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  1. academy.binance.com › zt › articles比特幣價格歷史概覽 | Binance Academy

    2021年8月5日 · 如何分析比特幣的價格歷史. 在我們開始談資料之前，先來看看可以如何分析比特幣的價格歷史。 有三種不同的方法：技術分析、基本面分析和情緒分析。 每一種類型都有其優缺點，但將之結合起來則可以形成更清晰的畫面。 1. 技術分析 (TA) ： 利用歷史價格和 交易量 資料來嘗試及預測未來的市場行為。 例如，您可以獲取過去 50 天的價格並取平均值，以此來製作一個 50 天的 簡易移動平均線 (SMA)。 您可以在資產價格圖表上繪製 SMA 以進行推斷。 例如，假設比特幣數週以來一直在 50 日 SMA 以下交易，但隨後突破了該五十日均線。 這一趨勢則可能被視為復甦的跡象。 2. 基本面分析 (FA) ： 使用資料表示一個專案或 加密貨幣 的基本、內在價值。

  2. hk.investing.com › crypto › bitcoinBitcoin - 比特幣歷史數據 - Investing.com

    取得 Bitcoin - 比特幣 價格的歷史數據。 你會找到所選日期範圍的 Bitcoin - 比特幣 歷史市場數據。 數據可按每日、每周或每月間隔的方式查閱。 時間範圍. Daily. 下載數據. 2024-05-07 - 2024-06-07. 最高: 71,872.0. 升跌（%）: 12.8. 平均: 66,884.1. 差價: 11,620.2.

    日期
    收市
    開市
    高
    2024-6-7
    71,269.4
    70,793.4
    71,441.5
    2024-6-6
    70,791.5
    71,083.6
    71,616.1
    2024-6-5
    71,083.7
    70,550.9
    71,744.4
    2024-6-4
    70,549.2
    68,808.0
    71,034.2

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  4. tw.tradingview.com › symbols › BTCUSDBTC USD — 比特幣價格和圖表 — TradingView

    觀看即時比特幣兌美元圖表，即時追蹤BTCUSD價格，並獲取比特幣歷史價格。查看比特幣技術分析和預測。

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  5. www.bitget.com › zh-TW › price比特幣(BTC)歷史價格走勢_行情及K線圖資料下載| Bitget

    2023年6月4日 · 比特幣 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 比特幣 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 比特幣 ...

  6. coinmarketcap.com › zh-tw › currenciesBitcoin (BTC) 價格、圖表、市值及其他指標 | CoinMarketCap

    2024年4月4日 · 從比特幣的特定日期價格中，我們可以瞭解到比特幣價格的波動性和其對市場變化的反應。 例如，當重大事件發生時，比特幣的價格通常會出現劇烈波動，這反映了市場對這些事件的反應。

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  8. www.binance.com › zh-TC › square比特幣價格歷史概述 | 幣安廣場上的 Binance Academy

    如何分析比特幣的價格歷史. 在研究數據之前，讓我們先看看如何分析比特幣的價格歷史。 有三種不同的方法：技術分析、基本面分析和情緒分析。 每種方法都有其優點和缺點，但可以結合起來形成更清晰的圖景。 1. 技術分析 (TA)：使用歷史價格和成交量數據來預測未來的市場行爲。 例如，您可以通過獲取過去 50 天的價格並取平均值來創建 50 天簡單移動平均線 (SMA)。 您可以通過在資產價格圖表上繪製 SMA 來推斷。 例如，假設比特幣在幾周內一直在 50 天 SMA 下方交易，但隨後突破了它。 這種走勢可以看作是可能復甦的跡象。 2. 基本面分析 (FA)：使用數據來表示項目或加密貨幣的基本、內在價值。 這種類型的研究集中於外部和內部因素，試圖確定資產的實際價值。

  9. coinmarketcap.com › zh-tw › currenciesBitcoin (BTC) 價格、圖表、市值及其他指標 | CoinMarketCap

    即使比特幣現已失去了絕對霸主的地位，它依舊是最大的加密貨幣，在 2020 年，其市值約在 1 千億至 2 千億美元的範圍浮動。而比特幣之所以能長期維持領先地位，主因是能使用比特幣的平台無所不在，提供了大量的應用機會，包括錢包、交易所、支付服務

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