Bitget:全球日交易量排名前 4!
BTC 市占率60.11%
目前 ETH 燃料費:0.1-1 gwei
BTC/USDT$78922.27 (-1.12%)恐懼與貪婪指數43(恐懼)
山寨季指數:0(比特幣季)
比特幣現貨 ETF 總淨流量:+$124.5M(1 天);-$1.13B(7 天)。Bitget 新用戶立享 6,200 USDT 歡迎禮包!立即領取
到 Bitget App 隨時隨地輕鬆交易!立即下載
Bitget:全球日交易量排名前 4!
BTC 市占率60.11%
目前 ETH 燃料費:0.1-1 gwei
BTC/USDT$78922.27 (-1.12%)恐懼與貪婪指數43(恐懼)
山寨季指數:0(比特幣季)
比特幣現貨 ETF 總淨流量:+$124.5M(1 天);-$1.13B(7 天)。Bitget 新用戶立享 6,200 USDT 歡迎禮包!立即領取
到 Bitget App 隨時隨地輕鬆交易!立即下載
Bitget:全球日交易量排名前 4!
BTC 市占率60.11%
目前 ETH 燃料費:0.1-1 gwei
BTC/USDT$78922.27 (-1.12%)恐懼與貪婪指數43(恐懼)
山寨季指數:0(比特幣季)
比特幣現貨 ETF 總淨流量:+$124.5M(1 天);-$1.13B(7 天)。Bitget 新用戶立享 6,200 USDT 歡迎禮包!立即領取
到 Bitget App 隨時隨地輕鬆交易!立即下載

財務自由 價格歷史
未上架
時間週期:2025-05-15 ~ 2026-05-15
USD
| 日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-13 | $0.0001528 | $0.0001856 | $0.0001526 | $0.0001731 | $33,684.31 |
2026-05-12 | $0.0001627 | $0.0001632 | $0.0001526 | $0.0001528 | $26,679.21 |
2026-05-11 | $0.0001747 | $0.0001749 | $0.0001558 | $0.0001627 | $32,676.12 |
2026-05-10 | $0.0001581 | $0.0001882 | $0.0001434 | $0.0001747 | $55,379.11 |
2026-05-09 | $0.0001587 | $0.0001676 | $0.0001580 | $0.0001581 | $25,213.67 |
2026-05-08 | $0.0001576 | $0.0001593 | $0.0001564 | $0.0001587 | $25,200.33 |
2026-05-07 | $0.0001626 | $0.0001650 | $0.0001567 | $0.0001576 | $25,924.76 |
2026-05-06 | $0.0001528 | $0.0001650 | $0.0001528 | $0.0001626 | $25,280.33 |
2026-05-05 | $0.0001503 | $0.0001739 | $0.0001503 | $0.0001528 | $33,368 |
2026-05-04 | $0.0001352 | $0.0002072 | $0.0001346 | $0.0001503 | $69,180.11 |
2026-05-03 | $0.0001405 | $0.0001466 | $0.0001349 | $0.0001352 | $28,214.8 |
2026-05-02 | $0.0001316 | $0.0001494 | $0.0001152 | $0.0001405 | $36,454.67 |
2026-05-01 | $0.0001269 | $0.0001330 | $0.0001242 | $0.0001316 | $27,437.61 |
2026-04-30 | $0.0001286 | $0.0001321 | $0.0001263 | $0.0001269 | $26,799.94 |
2026-04-29 | $0.0001413 | $0.0001427 | $0.0001245 | $0.0001286 | $30,060.59 |
2026-04-28 | $0.0001440 | $0.0001456 | $0.0001406 | $0.0001413 | $26,585.19 |
2026-04-27 | $0.0001438 | $0.0001464 | $0.0001374 | $0.0001440 | $25,196.8 |
2026-04-26 | $0.0001440 | $0.0001513 | $0.0001377 | $0.0001438 | $25,456.21 |
2026-04-25 | $0.0001582 | $0.0001583 | $0.0001433 | $0.0001440 | $28,989.16 |
2026-04-24 | $0.0001831 | $0.0001838 | $0.0001501 | $0.0001582 | $25,725.94 |
2026-04-23 | $0.0001743 | $0.0001855 | $0.0001681 | $0.0001831 | $31,929.42 |
2026-04-22 | $0.0001897 | $0.0001971 | $0.0001739 | $0.0001743 | $32,612.05 |
2026-04-21 | $0.0001766 | $0.0002045 | $0.0001766 | $0.0001897 | $44,524.31 |
2026-04-20 | $0.0001935 | $0.0002093 | $0.0001766 | $0.0001766 | $49,210.45 |
2026-04-19 | $0.0001963 | $0.0002185 | $0.0001677 | $0.0001935 | $57,365.14 |
2026-04-18 | $0.0001639 | $0.0002918 | $0.0001526 | $0.0001963 | $141,107.12 |
2026-04-17 | $0.0001608 | $0.0001642 | $0.0001539 | $0.0001639 | $30,552.17 |
2026-04-16 | $0.0001699 | $0.0001700 | $0.0001559 | $0.0001608 | $32,563.12 |
2026-04-15 | $0.0001930 | $0.0002211 | $0.0001698 | $0.0001699 | $42,839.25 |
2026-04-14 | $0.0001648 | $0.0002334 | $0.0001574 | $0.0001930 | $61,700.79 |
* 範圍內最早的數據(UTC 時間)
** 範圍內的最新數據(UTC 時間)
歷史上的今天
2026-05-15

財務自由
(財務自由)
- 今天$0.0001633
分享到 Twitter
下載 財務自由 歷史數據
Bitget app
關於 財務自由 價格歷史數據
財務自由 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 財務自由 隨時間推移的開盤價、最高價、收盤價以及交易量。此外,您還可以立即查看每日漲跌的百分比,進而輕鬆判斷波動較大的交易日。
根據我們的 財務自由 價格歷史數據,其價值在 2025-10-09 飆升至歷史高點,超過 $0.05218 USD。另一方面,財務自由 價格軌跡的最低點(通常稱為「財務自由 歷史最低點」)出現在 2026-02-24 。如果有人在此期間購買了 財務自由 ,那麼他目前將獲得122% 的可觀收益。
按照設計,財務自由的總供應量將達到1,000,000,000個。截至目前,財務自由的流通供應量約為0個。
本頁面所示的價格均來自可信賴的數據提供商 Bitget。在檢查您的投資時,建議依賴單一數據來源,因為不同提供商之間的數值可能存在差異。
我們的歷史 財務自由 價格數據集包括 1 分鐘、1 天、1 週和 1 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,並即時更新。
財務自由 歷史數據案例
以下是 財務自由 歷史數據在 財務自由 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 財務自由 市場的趨勢和走勢。他們使用圖表和其他視覺化工具來尋找走勢,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 {1} 的歷史市場數據視覺化並進行分析。要實現這一點,可以將歷史數據儲存在 GridDB 中,並使用 Python 腳本,其中包含各種軟體包,如用於數據視覺化的 Matplotlib 、Pandas、Numpy 和 Scipy。
根據歷史數據預測 財務自由 價格:歷史數據還可用於預測未來市場趨勢。透過分析過去的市場行為,交易者可以找出重複出現的走勢,並對 財務自由 市場的走向做出明智的預測。透過利用 Bitget 的 財務自由 歷史數據集,交易者可以獲取 財務自由 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:









