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Pistacio 價格歷史
未上架
時間週期:2025-09-05 ~ 2026-09-05
USD
| 日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-04 | $0.0007499 | $0.0007503 | $0.0004637 | $0.0004739 | $1.11M |
2026-09-03 | $0.0008540 | $0.0008898 | $0.0006305 | $0.0007512 | $1.32M |
2026-09-02 | $0.001068 | $0.001296 | $0.0007508 | $0.0008540 | $1.48M |
2026-09-01 | $0.001074 | $0.001557 | $0.0009716 | $0.001067 | $2.20M |
2026-08-31 | $0.001072 | $0.001221 | $0.0008037 | $0.001074 | $2.24M |
2026-08-30 | $0.001676 | $0.001852 | $0.001032 | $0.001077 | $2.76M |
2026-08-29 | $0.003630 | $0.003638 | $0.001319 | $0.001668 | $6.17M |
2026-08-28 | $0.004127 | $0.006811 | $0.003383 | $0.003630 | $9.80M |
2026-08-27 | $0.004695 | $0.005606 | $0.002983 | $0.004085 | $12.67M |
2026-08-26 | $0.009186 | $0.01203 | $0.004215 | $0.004750 | $47.60M |
* 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
2026-09-05

Pistacio
(PISTACIO)
- 今天$0.0004436
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下載 Pistacio 歷史數據
Bitget app
關於 Pistacio 價格歷史數據
Pistacio 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 Pistacio 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 Pistacio 價格歷史數據,其價值在 2026-08-26 飆升至歷史高點,超過 $0.01376 USD。另一方面,Pistacio 價格軌跡的最低點(通常稱為「Pistacio 歷史最低點」)出現在 2026-08-25 。如果有人在此期間購買了 Pistacio ,那麼他目前將獲得1,033% 的可觀收益。
按照設計,Pistacio的總供應量將達到975,725,383.29個。截至目前,Pistacio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 Pistacio 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。
Pistacio 歷史數據案例
以下是 Pistacio 歷史數據在 Pistacio 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 Pistacio 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 Pistacio 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 Pistacio 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 Pistacio 市場的走向做出明智的預測。透過利用 Bitget 的 Pistacio 歷史數據集,交易者可以獲取 Pistacio 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:透過獲取歷史數據,交易者可以評估投資 Pistacio 的風險。他們還可以確定資產 Pistacio 的波動性,進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。透過長期追蹤投資情況,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。









