Bankless DAO(BANK)今天
$0.000209
Bankless DAO 價格歷史
(BANK)時間段: 2025-03-24 ~ 2026-03-25
2025-03-24
2026-03-25
USD
日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-03-24 | -- | $0.000207 | $0.000191 | -- | -- |
2026-03-23 | -- | $0.000203 | $0.000189 | -- | -- |
2026-03-22 | -- | $0.000210 | $0.000198 | -- | -- |
2026-03-21 | -- | $0.000201 | $0.000199 | -- | -- |
2026-03-20 | -- | $0.000183 | $0.000183 | -- | -- |
2026-03-19 | -- | $0.000188 | $0.000181 | -- | -- |
2026-03-18 | -- | $0.000212 | $0.000185 | -- | -- |
2026-03-17 | -- | $0.000215 | $0.000196 | -- | -- |
2026-03-16 | -- | $0.000187 | $0.000178 | -- | -- |
2026-03-15 | -- | $0.000178 | $0.000177 | -- | -- |
2026-03-14 | -- | $0.000187 | $0.000176 | -- | -- |
2026-03-13 | -- | $0.000186 | $0.000181 | -- | -- |
2026-03-12 | -- | $0.000184 | $0.000184 | -- | -- |
2026-03-11 | -- | $0.000184 | $0.000184 | -- | -- |
2026-03-10 | -- | $0.000184 | $0.000179 | -- | -- |
2026-03-09 | -- | $0.000168 | $0.000164 | -- | -- |
2026-03-08 | -- | $0.000169 | $0.000163 | -- | -- |
2026-03-04 | -- | $0.000185 | $0.000176 | -- | -- |
2026-03-03 | -- | $0.000187 | $0.000183 | -- | -- |
2026-03-02 | -- | $0.000181 | $0.000173 | -- | -- |
* 範圍內最早的資料（UTC 時間）
** 範圍內的最新資料（UTC 時間）
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關於 BANK 價格歷史數據
BANK 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 BANK 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 BANK 價格歷史數據，其價值在 2021-05-05 飆升至歷史峰值，超過 $0.255488。另一方面，BANK 價格軌跡的最低點（通常稱為「BANK 歷史最低點」）出現在 2026-02-28。如果有人在此期間購買了 BANK，那麼他目前將獲得 $0.255328 的可觀利潤。
按照設計，BANK 的總供應量將達到 1,000M 個。截至目目前，BANK 的流通供應量約為 825M 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。
我們的歷史比特幣價格數據集包括 1 分鐘、1 天、1 週和 1 個個月的數據（開盤價/最高價/最低價/收盤價/成交量）。這些數據集經過嚴格測試，以確保一致性、完整整性和準確性。該設計專門用於交易模擬和回測，可供免費下載，並實時更新。
BANK 歷史數據案例
以下是 BANK 歷史數據在 BANK 交易中的一些使用方法
技術分析：
交易者使用歷史數據來分析 BANK 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。
根據歷史數據預測 BANK 價格：
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 BANK 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BANK 歷史數據集，交易者可以獲取 BANK 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。
風險管理：
通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 BANK 的風險。他們還可以確定資產 BANK 的波動性，從而做出明智的投資決策。
投資組合管理：
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。
訓練 BANK 交易機器人：
此外，用戶還可以選擇下載 BANK 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 BANK 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 BANK 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。
如何分析 BANK 蠟燭圖數據
BANK K線圖表在水平軸上顯示時間，垂直軸上顯示價格數據，與折線圖和柱狀圖類似。K線圖可能有兩種不同的顏色：綠色或紅色。綠色蠟燭表示在考慮期間價格上漲，而紅色蠟燭表示價格下降。
K線圖的簡單結構可以為用戶提供大量信息。比如技術分析則而可能會使用 K線圖數據來識別潛在的走勢反轉。
在 BANK 呈現橫盤行情的情況下，利用 開合約 並選擇看漲的產品來利用輕微上漲趨勢，或選擇看跌的產品來從溫和的下跌趨勢中獲利，可能會帶來更好的表現。
常見問題
歷史上的今天
2026-03-25
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