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Piteas 價格歷史
(PTS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.0209 | $0.0226 | $0.0200 | $0.0214 | 476.47 |
2026-11-02 | $0.0217 | $0.0224 | $0.0207 | $0.0209 | 423.91 |
2026-11-01 | $0.0218 | $0.0232 | $0.0217 | $0.0217 | 109.66 |
2026-10-31 | -- | $0.0220 | $0.0197 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.0225 | $0.0245 | $0.0208 | $0.0214 | 767.1 |
2026-10-29 | $0.0191 | $0.0226 | $0.0155 | $0.0225 | 1,912.79 |
2026-10-28 | $0.0205 | $0.0197 | $0.0187 | $0.0191 | 573 |
2026-10-27 | $0.0199 | $0.0228 | $0.0185 | $0.0204 | 568.05 |
2026-10-26 | $0.0197 | $0.0233 | $0.0187 | $0.0198 | 426.01 |
2026-10-25 | $0.0490 | $0.0488 | $0.0195 | $0.0197 | 536.98 |
2026-10-24 | $0.0207 | $0.0490 | $0.0162 | $0.0490 | 8,074.33 |
2026-10-23 | $0.0205 | $0.0405 | $0.0198 | $0.0208 | 1,460.35 |
2026-10-22 | $0.0221 | $0.0219 | $0.0204 | $0.0205 | 434.41 |
2026-10-21 | $0.0187 | $0.0226 | $0.0175 | $0.0216 | 2,765.8 |
2026-10-20 | $0.0199 | $0.0198 | $0.0169 | $0.0187 | 6,870.74 |
2026-10-19 | $0.0195 | $0.0199 | $0.0163 | $0.0198 | 4,502.71 |
2026-10-18 | $0.0228 | $0.0271 | $0.0190 | $0.0195 | 4,828.19 |
2026-10-17 | $0.0253 | $0.0276 | $0.0208 | $0.0228 | 5,656.03 |
2026-10-16 | $0.0236 | $0.0275 | $0.0228 | $0.0250 | 467.53 |
2026-10-15 | $0.0291 | $0.0295 | $0.0201 | $0.0236 | 22,933.24 |
您可以在哪裡購買 PTS
關於 PTS 價格歷史數據
PTS 價格歷史追蹤使加密貨幣投資者能夠方便地監控他們投資的表現。您可以輕鬆查看隨時間推移的 PTS 開盤價、最高價、收盤價以及交易量。此外，您還可以立即查看每日變動的百分比，從而輕鬆識別波動較大的交易日。
根據我們的 PTS 價格歷史數據，其價值在 2024-03-08 飆升至歷史峰值，超過 $0.1888。另一方面，PTS 價格軌跡的最低點（通常稱為「PTS 歷史最低點」）出現在 2026-04-14。如果有人在此期間購買了 PTS，那麼他目前將獲得 $0.1821 的可觀利潤。
按照設計，PTS 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，PTS 的流通供應量約為 70,000,000 個。
本頁面所示價格均來自可信賴的數據提供商 LBank。在核查您的投資時，建議依賴單一數據源，因為不同供應商之間的數值可能存在差異。
PTS 歷史數據案例
以下是 PTS 歷史數據在 PTS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PTS 市場的趨勢和走勢。他們使用圖表和其他視覺工具來尋找走勢，並確定何時進入或退出市場。在這個動態市場中獲得優勢的方法之一，就是將歷史市場數據可視化並進行分析。要實現這一點，可以將歷史數據儲存在 GridDB 中，並使用 Python 腳本，其中包含各種軟件包，如用於數據可視化的 Matplotlib、Pandas、Numpy 和 Scipy。
歷史數據還可用於預測未來市場趨勢。通過分析過去的市場行為，交易者可以找出重複出現的走勢，並又對 PTS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PTS 歷史數據集，交易者可以獲取 PTS 每分鐘的開盤價、最高價、最低價和收盤價等數據。然後，可以利用這些數據來定義和訓練價格預測模型，幫助用戶做出明智的交易決策。
通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 PTS 的風險。他們還可以確定資產 PTS 的波動性，從而做出明智的投資決策。
歷史數據在投資組合管理時也大有用處。通過長期跟蹤投資情況，交易者可以發現表現不佳的資產，並調整投資組合以實現收益最大化。
此外，用戶還可以選擇下載 PTS 歷史加密貨幣 OHCL（開盤價、最高價、最低價、收盤價）來訓練自己的 PTS 交易機器人，從而在市場上取得卓越表現。利用這些工具和資源，交易者可以深入研究 PTS 的歷史數據，獲得有價值的見解，並有可能改進他們的交易策略。
