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Uber Technologies (Dinari Tokenized Stock) 價格歷史
(UBER)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $67.38 | $67.52 | $66.21 | $66.91 | 87.03 |
2026-11-02 | -- | $67.47 | $66.59 | -- | -- |
2026-11-01 | -- | $65.38 | $65.37 | -- | -- |
2026-10-31 | -- | $65.98 | $64.87 | -- | -- |
2026-10-30 | $65.46 | $65.83 | $65.08 | $65.33 | 50.13 |
2026-10-29 | $65.57 | $65.83 | $64.39 | $65.42 | 134.46 |
2026-10-28 | $66.34 | $66.19 | $64.79 | $65.55 | 307.87 |
2026-10-27 | $66.34 | $67.82 | $65.65 | $66.29 | 479.03 |
2026-10-26 | -- | $66.61 | $66.30 | -- | -- |
2026-10-25 | -- | $67.16 | $67.15 | -- | -- |
2026-10-24 | -- | $67.89 | $66.65 | -- | -- |
2026-10-23 | $68.83 | $69.15 | $67.66 | $67.75 | 255.51 |
2026-10-22 | $68.30 | $68.94 | $67.25 | $68.84 | 119.2 |
2026-10-21 | $68.91 | $69.31 | $68.03 | $68.26 | 111.37 |
2026-10-20 | -- | $70.57 | $68.60 | -- | -- |
2026-10-19 | -- | $70.17 | $70.17 | -- | -- |
2026-10-18 | -- | $70.17 | $70.17 | -- | -- |
2026-10-17 | -- | $70.70 | $69.76 | -- | -- |
2026-10-16 | $70.71 | $71.75 | $70.53 | $70.57 | 733.85 |
2026-10-15 | $69.07 | $70.80 | $68.80 | $70.80 | 153.08 |
您可以在哪裡購買 UBER
關於 UBER 價格歷史數據
UBER 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 UBER 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 UBER 價格歷史數據，其價值在 2026-08-12 飆升至歷史峰值，超過 $83.63。另一方面，UBER 價格軌跡的最低點（通常稱為「UBER 歷史最低點」）出現在 2026-10-30。如果有人在此期間購買了 UBER，那麼他目前將獲得 $21.13 的可觀利潤。
按照設計，UBER 的總供應量將達到 334.4 個。截至目目前，UBER 的流通供應量約為 334.4 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。
UBER 歷史數據案例
以下是 UBER 歷史數據在 UBER 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 UBER 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 UBER 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 UBER 歷史數據集，交易者可以獲取 UBER 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 UBER 的風險。他們還可以確定資產 UBER 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 UBER 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 UBER 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 UBER 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。
