История цен DFI.Money

Период времени: 2024-08-25 ~ 2024-11-25

  • Ежедневно
  • Еженедельно
  • Ежемесячно
ДатаОткрытиеМаксимумМинимумЗакрытиеОбъем

Об истории цен DFI.Money

Мониторинг истории цены DFI.Money - важный инструмент для криптовалютных инвесторов, позволяющий им с легкостью отслеживать эффективность своих инвестиций. Эта функция предлагает комплексное представление о движении цены DFI.Money с течением времени, включая стоимость открытия, пик и цену закрытия, а также объем торгов. Более того, она позволяет быстро проверить ежедневные процентные изменения, выделяя дни с заметными колебаниями цен. Примечательно, что DFI.Money достигла своего максимального значения -, поднявшись до ошеломляющей отметки 0 USD. Информация о ценах, представленная здесь, взята исключительно из истории торгов MEXC, что гарантирует надежность и точность. Наши исторические данные о цене DFI.Money доступны для различных интервалов времени: 1 день, 1 неделя и 1 месяц, охватывая метрики открытия, максимума, минимума, закрытия и объема. Эти данные тщательно проверяются на согласованность, полноту и точность, что делает их идеальными для торговых симуляций и бэктестинга. Эти наборы данных доступны для бесплатной загрузки и обновляются в режиме реального времени, предоставляя ценный ресурс для инвесторов.

Применение исторических данных DFI.Money в трейдинге

Исторические данные DFI.Money играют ключевую роль в торговых стратегиях. Вот как они используются:

1. Технический анализ: Трейдеры используют исторические данные DFI.Money для выявления рыночных тенденций и закономерностей. Используя такие инструменты, как графики и наглядные пособия, они выявляют закономерности, чтобы принимать решения о входе и выходе из рынка. Эффективный подход заключается в хранении исторических данных DFI.Money в GridDB и их анализе с помощью Python, используя такие библиотеки, как Matplotlib для визуализации и Pandas, Numpy и Scipy для анализа данных.

2. Прогнозирование цен: Исторические данные являются ключевым фактором в прогнозировании движения цен DFI.Money. Изучая движения рынка в прошлом, трейдеры могут выявить закономерности и предсказать будущее поведение рынка. Подробные исторические данные DFI.Money на MEXC, предоставляющие поминутную информацию о ценах открытия, максимума, минимума и закрытия, очень важны для разработки и обучения моделей прогнозирования, что помогает принимать обоснованные торговые решения.

3. Управление рисками: Доступ к историческим данным позволяет трейдерам оценить риски, связанные с инвестициями в DFI.Money. Это помогает понять волатильность DFI.Money, что приводит к более обоснованному выбору инвестиций.

4. Управление портфелем: Исторические данные помогают отслеживать эффективность инвестиций с течением времени. Это позволяет трейдерам выявлять активы, которые работают не наилучшим образом, и корректировать свои портфели для оптимизации прибыли.

5. Обучение торговых ботов: Исторические данные криптовалютного рынка OHLC (открытие, максимум, минимум, закрытие) для DFI.Money можно загрузить для обучения торговых ботов DFI.Money, направленного на достижение превосходящих рыночных показателей.

Эти инструменты и ресурсы позволяют трейдерам глубоко погрузиться в исторические данные DFI.Money, предоставляя ценные сведения и потенциал для улучшения их торговых стратегий.

Отказ от ответственности

Данный контент предоставляется вам исключительно в информационных целях, не является предложением, приглашением к оферте или рекомендацией со стороны MEXC покупать, продавать или удерживать какую-либо ценную бумагу, финансовый продукт или инструмент, упомянутый в контенте, и не является инвестиционным советом, финансовым советом, торговым советом или любым другим советом. Приведенные данные могут отражать цены активов, торгуемых на бирже MEXC, а также на других криптовалютных биржах и платформах рыночных данных. MEXC может взимать комиссию за обработку криптовалютных транзакций, которая может не отражаться в отображаемых ценах конвертации. MEXC не несет ответственности за любые ошибки или задержки в предоставлении информации, а также за любые действия, предпринятые в расчете любых данных.