
Quantum Fusion 價格歷史
(QF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | -- | $0.0337 | $0.0332 | -- | -- |
2026-11-02 | $0.0337 | $0.0341 | $0.0334 | $0.0338 | 77.33 |
2026-11-01 | $0.0335 | $0.0340 | $0.0335 | $0.0337 | 24.49 |
2026-10-31 | -- | $0.0338 | $0.0326 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.0349 | $0.0430 | $0.0327 | $0.0334 | 869.88 |
2026-10-29 | $0.0347 | $0.0355 | $0.0341 | $0.0349 | 633.57 |
2026-10-28 | $0.0432 | $0.0433 | $0.0339 | $0.0347 | 10,189.04 |
2026-10-27 | $0.0433 | $0.0433 | $0.0424 | $0.0432 | 149.62 |
2026-10-26 | $0.0435 | $0.0438 | $0.0426 | $0.0432 | 28.43 |
2026-10-25 | $0.0425 | $0.0437 | $0.0425 | $0.0435 | 83.8 |
2026-10-24 | $0.0432 | $0.0439 | $0.0424 | $0.0426 | 1,245.2 |
2026-10-23 | $0.0431 | $0.0435 | $0.0425 | $0.0433 | 300.35 |
2026-10-22 | $0.0466 | $0.0461 | $0.0430 | $0.0431 | 561.68 |
2026-10-21 | $0.0461 | $0.0470 | $0.0457 | $0.0457 | 1,416.63 |
2026-10-20 | $0.0454 | $0.0468 | $0.0450 | $0.0461 | 65.92 |
2026-10-19 | $0.0457 | $0.0468 | $0.0450 | $0.0454 | 456.46 |
2026-10-18 | -- | $0.0472 | $0.0455 | -- | -- |
2026-10-17 | -- | $0.0486 | $0.0471 | -- | -- |
2026-10-16 | $0.0487 | $0.0494 | $0.0482 | $0.0483 | 367.82 |
2026-10-15 | $0.0486 | $0.0490 | $0.0467 | $0.0488 | 70.74 |
您可以在哪裡購買 QF
關於 QF 價格歷史數據
QF 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 QF 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 QF 價格歷史數據,其價值在 2025-01-04 飆升至歷史峰值,超過 $4.35。另一方面,QF 價格軌跡的最低點(通常稱為「QF 歷史最低點」)出現在 2026-06-19。如果有人在此期間購買了 QF,那麼他目前將獲得 $4.34 的可觀利潤。
按照設計,QF 的總供應量將達到 10,000,000 個。截至目目前,QF 的流通供應量約為 -- 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。
QF 歷史數據案例
以下是 QF 歷史數據在 QF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 QF 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 QF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 QF 歷史數據集,交易者可以獲取 QF 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 QF 的風險。他們還可以確定資產 QF 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 QF 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 QF 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 QF 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。


