
SuperRare 價格歷史
(RARE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.0123 | $0.0124 | $0.0120 | $0.0123 | 4,561,105.23 |
2026-11-02 | $0.0125 | $0.0128 | $0.0122 | $0.0122 | 4,526,785.26 |
2026-11-01 | $0.0129 | $0.0140 | $0.0124 | $0.0125 | 13,745,445.26 |
2026-10-31 | $0.0121 | $0.0134 | $0.0119 | $0.0129 | 133,299.4 |
2026-10-30 | $0.0125 | $0.0125 | $0.0110 | $0.0121 | 7,682,630.2 |
2026-10-29 | $0.0124 | $0.0127 | $0.0120 | $0.0125 | 5,383,371.75 |
2026-10-28 | $0.0124 | $0.0132 | $0.0123 | $0.0124 | 9,338,063.33 |
2026-10-27 | $0.0122 | $0.0126 | $0.0120 | $0.0124 | 4,800,580.5 |
2026-10-26 | $0.0123 | $0.0124 | $0.0120 | $0.0122 | 4,846,183.5 |
2026-10-25 | $0.0122 | $0.0126 | $0.0121 | $0.0123 | 4,590,724.7 |
2026-10-24 | $0.0129 | $0.0130 | $0.0121 | $0.0122 | 5,559,818.97 |
2026-10-23 | $0.0130 | $0.0132 | $0.0127 | $0.0130 | 4,894,286.43 |
2026-10-22 | $0.0139 | $0.0140 | $0.0129 | $0.0130 | 4,615,067.25 |
2026-10-21 | $0.0139 | $0.0140 | $0.0136 | $0.0139 | 4,916,880.53 |
2026-10-20 | $0.0133 | $0.0140 | $0.0132 | $0.0139 | 5,255,736.3 |
2026-10-19 | $0.0133 | $0.0137 | $0.0128 | $0.0133 | 5,358,410.04 |
2026-10-18 | $0.0137 | $0.0141 | $0.0132 | $0.0133 | 5,702,875.4 |
2026-10-17 | $0.0141 | $0.0146 | $0.0137 | $0.0137 | 7,908,322.3 |
2026-10-16 | $0.0141 | $0.0143 | $0.0139 | $0.0140 | 5,345,466.98 |
2026-10-15 | $0.0147 | $0.0150 | $0.0135 | $0.0141 | 6,503,841.26 |
您可以在哪裡購買 RARE
關於 RARE 價格歷史數據
RARE 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 RARE 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 RARE 價格歷史數據,其價值在 2021-10-11 飆升至歷史峰值,超過 $3.64。另一方面,RARE 價格軌跡的最低點(通常稱為「RARE 歷史最低點」)出現在 2026-09-17。如果有人在此期間購買了 RARE,那麼他目前將獲得 $3.63 的可觀利潤。
按照設計,RARE 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,RARE 的流通供應量約為 820,447,822.83 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。
RARE 歷史數據案例
以下是 RARE 歷史數據在 RARE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RARE 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 RARE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RARE 歷史數據集,交易者可以獲取 RARE 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 RARE 的風險。他們還可以確定資產 RARE 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 RARE 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 RARE 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 RARE 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。


