フルーツ 価格履歴

フルーツ (FRTS) 価格履歴

期間: 2026-02-01 ~ 2026-05-01

  • 毎日
  • 毎週
  • 毎月
日時始値高値安値終値取引高
2026-05-02$ 0,000009819$ 0,000010719$ 0,000009399$ 0,0000099243,86B
2026-05-01$ 0,000010219$ 0,000011546$ 0,000009001$ 0,0000098196,28B
2026-04-30$ 0,000009096$ 0,000010899$ 0,000008903$ 0,0000102194,74B
2026-04-29$ 0,000010371$ 0,000010561$ 0,000009002$ 0,0000090963,34B
2026-04-28$ 0,000010229$ 0,000010378$ 0,000010102$ 0,0000103714,13B
2026-04-27$ 0,000010779$ 0,00001088$ 0,000010069$ 0,0000102294,48B
2026-04-26$ 0,000010589$ 0,000011889$ 0,000010438$ 0,0000107792,82B
2026-04-25$ 0,000011065$ 0,000011108$ 0,000010526$ 0,0000105892,67B
2030-05-30$ 64.011,99$ 64.011,99$ 64.011,99$ 64.011,9910,84K
2030-05-29$ 64.011,99$ 64.011,99$ 64.011,99$ 64.011,9910,84K

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フルーツ ライブ価格

$ 0,000009922

フルーツ は現在、0,000009922 USD で取引されています。時価総額は 0,00 USD、24時間の取引高は 0,00 USD です。MEXCのライブ価格ページで、FRTS に関するさらなるデータを探索しましょう。

フルーツ のライブ価格統計を利用することで、ユーザー様は現在の市場動向を分析し、短期および長期の価格変動を予測できます。リアルタイムのデータを活用することで、情報に基づいた意思決定を行い、 フルーツ の将来の価格予測に関する洞察を得ることができます。

ページの最終更新日:2026-05-03 01:06:56 (UTC+8)

フルーツ (FRTS) の価格履歴について

フルーツ の価格履歴モニタリングは、暗号資産投資家にとって不可欠なツールであり、投資のパフォーマンスを簡単に追跡できます。この機能は、始値、最高値、終値、取引高など、時間の経過に伴う フルーツ の価格変動の包括的なビューを提供します。さらに、毎日のパーセンテージの変化を簡単に確認でき、価格変動が顕著な日が強調されて表示されます。特に、フルーツ は - に最高値に達し、驚異的な 0 USDに上昇しました。ここで提示される価格情報は、信頼性と正確性を保証するために MEXC の取引履歴からのみ取得されています。当社の過去の フルーツ 価格データは、1 日、1 週間、1 か月のさまざまな間隔で利用でき、始値、高値、安値、終値、および取引高の指標をカバーしています。このデータは、一貫性、完全性、および正確性について綿密にテストされており、取引シミュレーションやバックテストに最適です。これらのデータセットは無料でダウンロードでき、リアルタイムで更新されるため、投資家にとって貴重なリソースとなります。

取引における フルーツ 履歴データの応用

フルーツ の履歴データは、取引戦略において重要な役割を果たします。その利用方法は次のとおりです:

1. テクニカル分析:トレーダーは フルーツ の履歴データを活用して市場の傾向とパターンを特定します。チャートや視覚的な補助などのツールを利用して、パターンを識別し、市場への参入と撤退の決定を導きます。効果的なアプローチとしては フルーツ の履歴データを GridDB に保存し、可視化には Matplotlib などのライブラリ、データ分析には Pandas、Numpy、Scipy などを使用して Python で分析する方法があります。

2. 価格予測:履歴データは フルーツ の価格変動を予測する上で重要です。過去の市場動向を調べることで、トレーダーはパターンを見つけ、将来の市場動向を予測できます。MEXC の詳細な フルーツ 履歴データは、始値、高値、安値、終値に関する分単位の洞察を提供し、予測モデルの開発とトレーニングに不可欠であり、情報に基づいた取引の決定に役立ちます。

3. リスク管理: 履歴データにアクセスすることで、トレーダーは フルーツ の投資に関連するリスクを評価できます。これにより フルーツ のボラティリティを理解し、より情報に基づいた投資選択を行うことができます。

4. ポートフォリオ管理:履歴データは、長期にわたる投資パフォーマンスの追跡に役立ちます。これにより、トレーダーはパフォーマンスの低い資産を特定し、ポートフォリオを調整して収益を最適化できます。

5. 取引ボットのトレーニング:フルーツ の過去の暗号資産OHLC(始値、高値、安値、終値)の市場データは、フルーツ 取引ボットのトレーニング用にダウンロードでき、市場を上回るパフォーマンスを達成を目指すことができます。

これらのツールとリソースにより、トレーダーは フルーツ の履歴データを深く掘り下げることができ、貴重な洞察と取引戦略を強化する可能性を提供します。

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