Invesco S&P 500 Momentum ETF • Robinhood Token 價格歷史
(SPMO)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-25 | -- | $151.15 | $146.64 | $150.21 | 265.9 |
2026-07-24 | -- | $152.71 | $150.77 | -- | -- |
2026-07-23 | -- | $151.15 | $150.38 | -- | -- |
2026-07-22 | $147.86 | $150.95 | $147.23 | $150.42 | 265.05 |
2026-07-21 | $145.02 | $147.93 | $143.18 | $147.86 | 437.38 |
2026-07-20 | $149.39 | $149.62 | $144.53 | $144.54 | 399.12 |
2026-07-19 | $148.79 | $149.91 | $148.48 | $149.11 | 249.77 |
2026-07-18 | $148.28 | $149.12 | $147.39 | $148.79 | 129.73 |
2026-07-17 | $150.01 | $150.01 | $145.09 | $148.28 | 651.15 |
2026-07-16 | $150.34 | $150.62 | $150.01 | $150.01 | 0 |
2026-07-15 | $150.02 | $150.71 | $149.89 | $150.34 | 0 |
2026-07-14 | $154.95 | $155.14 | $149.78 | $150.05 | 543.31 |
2026-07-13 | $154.73 | $155.38 | $154.20 | $154.95 | 3.85 |
2026-07-12 | -- | $155.06 | $154.22 | $154.73 | 3.85 |
2026-07-11 | -- | $154.86 | $154.20 | -- | -- |
2026-07-10 | -- | -- | -- | -- | -- |
2026-07-09 | -- | -- | -- | -- | -- |
2026-07-08 | -- | -- | -- | -- | -- |
2026-07-07 | -- | -- | -- | -- | -- |
2026-07-06 | -- | -- | -- | -- | -- |
您可以在哪裡購買 SPMO
關於 SPMO 價格歷史數據
SPMO 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。您可以輕鬆查看隨時間推移的 SPMO 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變動的百分比，從而輕鬆識別波動較大的交易日。
根據我們的 SPMO 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $155.38。另一方面，SPMO 價格軌跡的最低點（通常稱為「SPMO 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SPMO，那麼他目前將獲得 $12.20 的可觀利潤。
按照設計，SPMO 的總供應量將達到 13.03 個。截至目目前，SPMO 的流通供應量約為 13.03 個。
本頁面所示價格均來自可信賴的數據提供商 LBank。在核查您的投資時，建議依賴單一數據源，因為不同供應商之間的數值可能存在差異。
我們的歷史比特幣價格數據集包括 1 分鐘、1 天、1 週和 1 個個月的數據（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，並實時更新。
SPMO 歷史數據案例
以下是 SPMO 歷史數據在 SPMO 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SPMO 市場的趨勢和走勢。他們使用圖表和其他視覺工具來尋找走勢，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，就是將歷史市場數據可視化並進行分析。要實現這一點，可以將歷史數據儲存在 GridDB 中，並使用 Python 腳本，其中包含各種軟件包，如用於數據可視化的 Matplotlib、Pandas、Numpy 和 Scipy。
歷史數據還可用於預測未來市場趨勢。通過分析過去的市場行為，交易者可以找出重複出現的走勢，並又對 SPMO 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SPMO 歷史數據集，交易者可以獲取 SPMO 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。
通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 SPMO 的風險。他們還可以確定資產 SPMO 的波動性，從而做出明智的投資決策。
歷史數據在投資組合管理時也大有用處。通過長期跟蹤投資情況，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。
此外，用戶還可以選擇下載 SPMO 歷史加密貨幣 OHCL（開盤價、最高價、最低價、收盤價）來訓練自己的 SPMO 交易機器人，從而在市場上取得卓越表現。利用這些工具和資源，交易者可以深入研究 SPMO 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。
