Bitget:全球日交易量排名前 4!
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BTC/USDT$77292.21 (+0.82%)恐懼與貪婪指數63(貪婪)
山寨季指數:0(比特幣季)
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LEOPARD 價格歷史
未上架
時間週期:2025-09-12 ~ 2026-09-12
USD
| 日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-10 | $0.{12}2063 | $0.{12}2063 | $0.{12}1998 | $0.{12}1998 | $0.00 |
2026-09-09 | $0.{12}2096 | $0.{12}2131 | $0.{12}2063 | $0.{12}2063 | $0.00 |
2026-09-08 | $0.{12}2081 | $0.{12}2109 | $0.{12}2081 | $0.{12}2096 | $0.00 |
2026-09-07 | $0.{12}2117 | $0.{12}2117 | $0.{12}2081 | $0.{12}2081 | $0.00 |
2026-09-06 | $0.{12}2185 | $0.{12}2185 | $0.{12}2084 | $0.{12}2117 | $0.00 |
2026-09-05 | $0.{12}2009 | $0.{12}2185 | $0.{12}2009 | $0.{12}2185 | $0.00 |
2026-09-04 | $0.{12}2025 | $0.{12}2032 | $0.{12}2009 | $0.{12}2009 | $0.00 |
2026-09-03 | $0.{12}1939 | $0.{12}2025 | $0.{12}1922 | $0.{12}2025 | $0.00 |
2026-09-02 | $0.{12}1953 | $0.{12}1953 | $0.{12}1930 | $0.{12}1939 | $68.96 |
2026-09-01 | $0.{12}1947 | $0.{12}1967 | $0.{12}1947 | $0.{12}1953 | $0.00 |
2026-08-31 | $0.{12}1996 | $0.{12}1996 | $0.{12}1947 | $0.{12}1947 | $0.00 |
2026-08-30 | $0.{12}1965 | $0.{12}1996 | $0.{12}1952 | $0.{12}1996 | $0.00 |
2026-08-29 | $0.{12}1943 | $0.{12}1965 | $0.{12}1941 | $0.{12}1965 | $0.00 |
2026-08-28 | $0.{12}2015 | $0.{12}2015 | $0.{12}1943 | $0.{12}1943 | $0.00 |
2026-08-27 | $0.{12}2005 | $0.{12}2015 | $0.{12}1990 | $0.{12}2015 | $2.01 |
2026-08-26 | $0.{12}1964 | $0.{12}2005 | $0.{12}1964 | $0.{12}2005 | $1.22 |
2026-08-25 | $0.{12}1976 | $0.{12}2032 | $0.{12}1964 | $0.{12}1964 | $0.00 |
2026-08-24 | $0.{12}1960 | $0.{12}1976 | $0.{12}1960 | $0.{12}1976 | $0.00 |
2026-08-23 | $0.{12}1958 | $0.{12}1963 | $0.{12}1932 | $0.{12}1960 | $0.00 |
2026-08-22 | $0.{12}2258 | $0.{12}2258 | $0.{12}1942 | $0.{12}1958 | $0.00 |
2026-08-21 | $0.{12}2193 | $0.{12}2266 | $0.{12}2189 | $0.{12}2258 | $0.00 |
2026-08-20 | $0.{12}2079 | $0.{12}2196 | $0.{12}2079 | $0.{12}2193 | $45.29 |
2026-08-19 | $0.{12}2032 | $0.{12}2079 | $0.{12}2032 | $0.{12}2079 | $0.00 |
2026-08-18 | $0.{12}2033 | $0.{12}2033 | $0.{12}2032 | $0.{12}2032 | $0.00 |
2026-08-17 | $0.{12}2046 | $0.{12}2046 | $0.{12}2033 | $0.{12}2033 | $0.00 |
2026-08-16 | $0.{12}2050 | $0.{12}2050 | $0.{12}2043 | $0.{12}2046 | $0.00 |
2026-08-15 | $0.{12}2045 | $0.{12}2057 | $0.{12}2045 | $0.{12}2050 | $0.7700 |
2026-08-14 | $0.{12}2047 | $0.{12}2061 | $0.{12}2030 | $0.{12}2045 | $0.00 |
2026-08-13 | $0.{12}2059 | $0.{12}2059 | $0.{12}2047 | $0.{12}2047 | $0.00 |
2026-08-12 | $0.{12}2069 | $0.{12}2069 | $0.{12}2059 | $0.{12}2059 | $0.00 |
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 13
* 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
2026-09-12

LEOPARD
(LEOPARD)
- 今天$0.{12}2031
- 1 年前$0.{12}5135
- 2 年前$0.{12}5630
- 3 年前$0.{12}7432
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下載 LEOPARD 歷史數據
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關於 LEOPARD 價格歷史數據
LEOPARD 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 LEOPARD 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 LEOPARD 價格歷史數據,其價值在 2021-12-09 飆升至歷史高點,超過 $0.{10}2996 USD。另一方面,LEOPARD 價格軌跡的最低點(通常稱為「LEOPARD 歷史最低點」)出現在 2021-06-23 。如果有人在此期間購買了 LEOPARD ,那麼他目前將獲得∞% 的可觀收益。
按照設計,LEOPARD的總供應量沒有限制,但其流通供應量為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 LEOPARD 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。
LEOPARD 歷史數據案例
以下是 LEOPARD 歷史數據在 LEOPARD 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 LEOPARD 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 LEOPARD 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 LEOPARD 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 LEOPARD 市場的走向做出明智的預測。透過利用 Bitget 的 LEOPARD 歷史數據集,交易者可以獲取 LEOPARD 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 LEOPARD 的風險。他們還可以確定資產 LEOPARD 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。
訓練 LEOPARD 交易機器人:此外,用戶還可以選擇下載 LEOPARD 歷史加密貨幣 OHCL(開盤價、最高價、最低價、收盤價)的市場數據,來訓練自己的 LEOPARD 交易機器人,進而在市場上取得優秀表現。
利用這些工具和資源,交易者可以深入研究 LEOPARD 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 LEOPARD 蠟燭圖數據

LEOPARD 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。綠色蠟燭表示在對應時間框架內價格上漲,而紅色蠟燭表示價格下跌。
K 線圖的簡單結構可以為用戶提供大量資訊。例如,技術分析師可能會使用 K 線圖數據來判斷可能的趨勢反轉。









