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Yieldwatch 價格歷史
(WATCH)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.007162 | $0.007177 | $0.007053 | $0.007151 | 30.6 |
2026-11-02 | $0.007254 | $0.007287 | $0.007141 | $0.007148 | 16.11 |
2026-11-01 | $0.007192 | $0.007287 | $0.007096 | $0.007259 | 16.61 |
2026-10-31 | -- | $0.007319 | $0.006976 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.007612 | $0.007619 | $0.006979 | $0.007200 | 168.93 |
2026-10-29 | $0.007635 | $0.007726 | $0.007528 | $0.007616 | 30.56 |
2026-10-28 | $0.007592 | $0.007733 | $0.007555 | $0.007639 | 35.02 |
2026-10-27 | $0.007556 | $0.007641 | $0.007470 | $0.007621 | 42.18 |
2026-10-26 | $0.007536 | $0.007574 | $0.007438 | $0.007556 | 89.51 |
2026-10-25 | $0.007358 | $0.007609 | $0.007346 | $0.007540 | 37.98 |
2026-10-24 | $0.007643 | $0.007631 | $0.007323 | $0.007356 | 43.43 |
2026-10-23 | $0.007475 | $0.007647 | $0.007434 | $0.007644 | 48.77 |
2026-10-22 | $0.007664 | $0.007655 | $0.007450 | $0.007476 | 26.53 |
2026-10-21 | $0.007499 | $0.007664 | $0.007468 | $0.007587 | 7.66 |
2026-10-20 | -- | $0.007544 | $0.006792 | -- | -- |
2026-10-19 | -- | $0.007480 | $0.007177 | -- | -- |
2026-10-18 | $0.007317 | $0.007380 | $0.007240 | $0.007247 | 24.1 |
2026-10-17 | $0.007387 | $0.007428 | $0.007284 | $0.007314 | 30.94 |
2026-10-16 | $0.007481 | $0.007542 | $0.007387 | $0.007416 | 11.95 |
2026-10-15 | $0.007470 | $0.007563 | $0.007268 | $0.007478 | 62.82 |
您可以在哪裡購買 WATCH
關於 WATCH 價格歷史數據
WATCH 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 WATCH 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 WATCH 價格歷史數據，其價值在 2021-03-04 飆升至歷史峰值，超過 $3.61。另一方面，WATCH 價格軌跡的最低點（通常稱為「WATCH 歷史最低點」）出現在 2026-04-01。如果有人在此期間購買了 WATCH，那麼他目前將獲得 $3.61 的可觀利潤。
按照設計，WATCH 的總供應量將達到 20,000,000 個。截至目目前，WATCH 的流通供應量約為 9,800,000 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。
WATCH 歷史數據案例
以下是 WATCH 歷史數據在 WATCH 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 WATCH 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 WATCH 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 WATCH 歷史數據集，交易者可以獲取 WATCH 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 WATCH 的風險。他們還可以確定資產 WATCH 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 WATCH 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 WATCH 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 WATCH 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。
