Bitget:全球日交易量排名前4!
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比特币彩虹图:考虑定投
比特币减半年份:2024年,2028年
BTC/USDT$79950.50 (-0.19%)恐惧与贪婪指数48(中性)
山寨季指数:0(比特币季)
比特币现货 ETF 总净流入流出量 -$0(1日);+$212.3M(7日)。Bitget 新用户立享 6200 USDT 欢迎礼包!立即领取
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Wolfies 价格历史
未上架
时间段:2025-10-27 ~ 2026-10-27
USD
| 日期 | 开盘价 | 最高价 | 最低价 | 收盘价 | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-26 | $0.{4}8741 | $0.{4}8800 | $0.{4}8335 | $0.{4}8377 | $449.6 |
2026-10-25 | $0.{4}8731 | $0.{4}9011 | $0.{4}8577 | $0.{4}8741 | $961.74 |
2026-10-24 | $0.{4}9494 | $0.{4}9574 | $0.{4}8649 | $0.{4}8731 | $1,309.37 |
2026-10-23 | $0.{4}9484 | $0.{4}9754 | $0.{4}9462 | $0.{4}9494 | $0.00 |
2026-10-22 | $0.0001030 | $0.0001038 | $0.{4}9429 | $0.{4}9484 | $895.93 |
2026-10-21 | $0.{4}9828 | $0.0001053 | $0.{4}9713 | $0.0001030 | $1,291.63 |
2026-10-20 | $0.{4}8239 | $0.0001020 | $0.{4}8145 | $0.{4}9828 | $6,343.65 |
2026-10-19 | $0.{4}8021 | $0.{4}8406 | $0.{4}8021 | $0.{4}8239 | $698.66 |
2026-10-18 | $0.{4}8250 | $0.{4}8250 | $0.{4}7836 | $0.{4}8021 | $0.00 |
2026-10-17 | $0.{4}8358 | $0.{4}8400 | $0.{4}8177 | $0.{4}8250 | $447.09 |
2026-10-16 | $0.{4}7690 | $0.{4}8548 | $0.{4}7673 | $0.{4}8358 | $881.4 |
2026-10-15 | $0.{4}7665 | $0.{4}7753 | $0.{4}7270 | $0.{4}7690 | $1,218.02 |
2026-10-14 | $0.{4}7843 | $0.{4}7960 | $0.{4}7593 | $0.{4}7665 | $3,262.74 |
2026-10-13 | $0.{4}7706 | $0.{4}7990 | $0.{4}7441 | $0.{4}7843 | $4,604.93 |
2026-10-12 | $0.{4}7506 | $0.{4}8116 | $0.{4}7506 | $0.{4}7706 | $0.00 |
2026-10-11 | $0.{4}7777 | $0.{4}7967 | $0.{4}7506 | $0.{4}7506 | $2,541.66 |
2026-10-10 | $0.{4}8011 | $0.{4}8150 | $0.{4}7648 | $0.{4}7777 | $0.00 |
2026-10-09 | $0.{4}8430 | $0.{4}9103 | $0.{4}8011 | $0.{4}8011 | $6,015.27 |
2026-10-08 | $0.{4}8770 | $0.{4}8948 | $0.{4}8243 | $0.{4}8430 | $3,508.86 |
2026-10-07 | $0.{4}9125 | $0.{4}9260 | $0.{4}8471 | $0.{4}8770 | $2,238.84 |
2026-10-06 | $0.0001023 | $0.0001032 | $0.{4}9125 | $0.{4}9125 | $10,019.99 |
2026-10-05 | $0.0001087 | $0.0001109 | $0.0001010 | $0.0001022 | $19,306 |
2026-10-04 | $0.0001041 | $0.0001094 | $0.0001041 | $0.0001087 | $2,346.15 |
2026-10-03 | $0.0001037 | $0.0001051 | $0.0001014 | $0.0001041 | $2,062.11 |
2026-10-02 | $0.0001083 | $0.0001108 | $0.0001023 | $0.0001037 | $0.00 |
2026-10-01 | $0.0001078 | $0.0001151 | $0.0001078 | $0.0001083 | $2,501.54 |
2026-09-30 | $0.0001107 | $0.0001148 | $0.0001030 | $0.0001078 | $11,904.65 |
2026-09-29 | $0.0001121 | $0.0001199 | $0.0001090 | $0.0001107 | $4,315.2 |
2026-09-28 | $0.0001098 | $0.0001145 | $0.0001045 | $0.0001121 | $1,421.11 |
2026-09-27 | $0.0001130 | $0.0001152 | $0.0001098 | $0.0001098 | $4,062.5 |
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 13
* 范围内最早的数据(UTC 时间)
** 范围内的最新数据(UTC 时间)
历史上的今天
2026-10-27

Wolfies
(PACK)
- 今天$0.{4}8315
- 1 年前$0.0004780
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关于 Wolfies 价格历史数据
Wolfies 价格历史追踪使加密货币投资者能够方便地监控他们投资的表现。您可以轻松查看随时间推移 Wolfies 的开盘价、最高价、收盘价以及交易量。此外,您还可以立即查看每日变动的百分比,从而轻松识别波动较大的交易日。
根据我们的 Wolfies 价格历史数据,其价值在 2024-05-11 飙升至历史峰值,超过 $0.001035 USD。另一方面,Wolfies 价格轨迹的最低点(通常称为“Wolfies 历史最低点”)出现在 2026-01-28 。如果有人在此期间购买了 Wolfies ,那么他目前将获得579% 的可观利润。
按照设计,Wolfies的总供应量将达到10.31B个。截至目前,Wolfies的流通供应量约为0个。
本页面所示价格均来自可信赖的数据提供商 Bitget。在核查您的投资时,建议依赖单一数据源,因为不同供应商之间的数值可能存在差异。
我们的历史 Wolfies 价格数据集包括1分钟、1天、1周和1个月的数据(开盘价/最高价/最低价/收盘价/成交量)。这些数据集经过严格测试,以确保一致性、完整性和准确性。该设计专门用于交易模拟和回测,可供免费下载,并实时更新。
Wolfies 历史数据案例
以下是 Wolfies 历史数据在 Wolfies 交易中的一些使用方法:
技术分析:交易者使用历史数据来分析 Wolfies 市场的趋势和走势。他们使用图表和其他视觉工具来寻找走势,并确定何时进入或退出市场。在这个动态市场中获得优势的方法之一就是将 Wolfies 的历史市场数据可视化并进行分析。要实现这一点,可以将历史数据存储在 GridDB 中,并使用 Python 脚本,其中包含各种软件包,如用于数据可视化的Matplotlib 、Pandas、Numpy 和 Scipy。
根据历史数据预测 Wolfies 价格:历史数据还可用于预测未来市场趋势。通过分析过去的市场行为,交易者可以找出重复出现的走势,并对 Wolfies 市场的走向做出明智的预测。通过利用 Bitget 的 Wolfies 历史数据集,交易者可以获取 Wolfies 每分钟的开盘价、最高价、最低价和收盘价等数据。然后,可以利用这些数据来定义和训练价格预测模型,帮助用户做出明智的交易决策。
风险管理:通过获取历史数据,交易者可以评估投资 Wolfies 的风险。他们还可以确定资产 Wolfies 的波动性,从而做出明智的投资决策。
投资组合管理:历史数据在投资组合管理时也大有用处。通过长期跟踪投资情况,交易者可以发现表现不佳的资产,并调整投资组合以实现收益最大化。
训练 Wolfies 交易机器人:此外,用户还可以选择下载 Wolfies 历史加密货币 OHCL(开盘价、最高价、最低价、收盘价)的市场数据,来训练自己的 Wolfies 交易机器人,从而在市场上取得卓越表现。
利用这些工具和资源,交易者可以深入研究 Wolfies 的历史数据,获得有价值的见解,并有可能改进他们的交易策略。
如何分析Wolfies蜡烛图数据

Wolfies K线图表在水平轴上显示时间,垂直轴上显示价格数据,与折线图和柱状图类似。K线图可能有两种不同的颜色:绿色或红色。绿色蜡烛表示在考虑期间价格上涨,而红色蜡烛表示价格下降。
K线图的简单结构可以为用户提供大量信息。比如技术分析师可能会使用K线图数据来识别潜在的走势反转。









