Bitget:全球日交易量排名前 4!
BTC 市占率58.49%
目前 ETH 燃料費:0.1-1 gwei
BTC/USDT$91040.00 (+0.50%)恐懼與貪婪指數27(恐懼)
山寨季指數:0(比特幣季)
比特幣現貨 ETF 總淨流量:-$250M(1 天);-$557.7M(7 天)。Bitget 新用戶立享 6,200 USDT 歡迎禮包!立即領取
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PAWS 價格歷史
上架
時間週期:2025-01-12 ~ 2026-01-12
USD
| 日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-01-11 | $0.{5}7543 | $0.{5}7882 | $0.{5}7543 | $0.{5}7860 | $1.16M |
2026-01-10 | $0.{5}8003 | $0.{5}8012 | $0.{5}7359 | $0.{5}7543 | $485,647.29 |
2026-01-09 | $0.{5}7790 | $0.{5}8038 | $0.{5}7779 | $0.{5}8003 | $1.26M |
2026-01-08 | $0.{5}7910 | $0.{5}7958 | $0.{5}7678 | $0.{5}7789 | $1.15M |
2026-01-07 | $0.{5}7681 | $0.{5}7911 | $0.{5}7560 | $0.{5}7910 | $278,256.79 |
2026-01-06 | $0.{5}7563 | $0.{5}7915 | $0.{5}7311 | $0.{5}7681 | $260,084.45 |
2026-01-05 | $0.{5}7871 | $0.{5}7871 | $0.{5}7474 | $0.{5}7563 | $264,243.97 |
2026-01-04 | $0.{5}7885 | $0.{5}7968 | $0.{5}7610 | $0.{5}7871 | $264,106.46 |
2026-01-03 | $0.{5}7518 | $0.{5}7953 | $0.{5}7498 | $0.{5}7885 | $281,054.28 |
2026-01-02 | $0.{5}7563 | $0.{5}7623 | $0.{5}7286 | $0.{5}7518 | $252,939.68 |
2026-01-01 | $0.{5}7391 | $0.{5}7568 | $0.{5}7191 | $0.{5}7563 | $259,343.32 |
2025-12-31 | $0.{5}8074 | $0.{5}8185 | $0.{5}7378 | $0.{5}7391 | $271,280.44 |
2025-12-30 | $0.{5}7946 | $0.{5}8405 | $0.{5}7760 | $0.{5}8074 | $290,648.33 |
2025-12-29 | $0.{5}8000 | $0.{5}9077 | $0.{5}7836 | $0.{5}7946 | $285,939.07 |
2025-12-28 | $0.{5}8160 | $0.{5}8342 | $0.{5}7933 | $0.{5}8000 | $290,875.81 |
2025-12-27 | $0.{5}8174 | $0.{5}8383 | $0.{5}8002 | $0.{5}8160 | $271,238.21 |
2025-12-26 | $0.{5}8295 | $0.{5}8306 | $0.{5}8071 | $0.{5}8174 | $270,326.45 |
2025-12-25 | $0.{5}8328 | $0.{5}8333 | $0.{5}8096 | $0.{5}8295 | $266,890.3 |
2025-12-24 | $0.{5}8335 | $0.{5}8358 | $0.{5}8074 | $0.{5}8328 | $262,680.49 |
2025-12-23 | $0.{5}8164 | $0.{5}8385 | $0.{5}8136 | $0.{5}8335 | $276,904.67 |
2025-12-22 | $0.{5}8434 | $0.{5}8554 | $0.{5}7788 | $0.{5}8166 | $292,702.39 |
2025-12-21 | $0.{5}8523 | $0.{5}8587 | $0.{5}8289 | $0.{5}8434 | $266,798.64 |
2025-12-20 | $0.{5}8370 | $0.{5}8646 | $0.{5}8311 | $0.{5}8523 | $271,760.52 |
2025-12-19 | $0.{5}8315 | $0.{5}8819 | $0.{5}8235 | $0.{5}8370 | $277,665 |
2025-12-18 | $0.{5}8281 | $0.{5}8431 | $0.{5}8174 | $0.{5}8315 | $277,376.91 |
2025-12-17 | $0.{5}8564 | $0.{5}8668 | $0.{5}8232 | $0.{5}8281 | $295,912.77 |
2025-12-16 | $0.{5}8445 | $0.{5}8626 | $0.{5}8402 | $0.{5}8564 | $279,583.75 |
2025-12-15 | $0.{5}8642 | $0.{5}8787 | $0.{5}8308 | $0.{5}8445 | $307,277.99 |
2025-12-14 | $0.{5}8809 | $0.{5}8872 | $0.{5}8609 | $0.{5}8641 | $274,267.49 |
2025-12-13 | $0.{5}8715 | $0.{5}8999 | $0.{5}8685 | $0.{5}8809 | $294,727.09 |
* 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
2026-01-12

PAWS
(PAWS)
- 今天$0.{5}7873
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Bitget app
關於 PAWS 價格歷史數據
PAWS 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 PAWS 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 PAWS 價格歷史數據,其價值在 2025-04-16 飆升至歷史高點,超過 $0.0003631 USD。另一方面,PAWS 價格軌跡的最低點(通常稱為「PAWS 歷史最低點」)出現在 2025-11-07 。如果有人在此期間購買了 PAWS ,那麼他目前將獲得22% 的可觀收益。
按照設計,PAWS的總供應量將達到53.05B個。截至目前,PAWS的流通供應量約為53,054,720,000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 PAWS 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。
PAWS 歷史數據案例
以下是 PAWS 歷史數據在 PAWS 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 PAWS 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 PAWS 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 PAWS 市場的走向做出明智的預測。透過利用 Bitget 的 PAWS 歷史數據集,交易者可以獲取 PAWS 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 PAWS 的風險。他們還可以確定資產 PAWS 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 PAWS 交易機器人:此外,用戶還可以選擇下載 PAWS 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 PAWS 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 PAWS 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 PAWS 蠟燭圖數據

PAWS 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。









