STANDX 價格歷史
(STAND)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-28 | $0.4954 | $0.5337 | $0.4801 | $0.5022 | 258,234.27 |
2026-07-27 | $0.4996 | $0.5220 | $0.4721 | $0.4892 | 139,418.84 |
2026-07-26 | $0.4928 | $0.5110 | $0.4827 | $0.5005 | 372,040.34 |
2026-07-25 | $0.4897 | $0.5017 | $0.4773 | $0.4927 | 279,791.99 |
2026-07-24 | $0.4782 | $0.5027 | $0.4713 | $0.4894 | 134,588.06 |
2026-07-23 | $0.4906 | $0.5095 | $0.4703 | $0.4791 | 249,729.73 |
2026-07-22 | $0.5092 | $0.5351 | $0.4770 | $0.4910 | 271,155.48 |
2026-07-21 | $0.5021 | $0.5287 | $0.4857 | $0.5086 | 294,227.65 |
2026-07-20 | $0.5147 | $0.5297 | $0.4899 | $0.5020 | 215,327.91 |
2026-07-19 | $0.5005 | $0.5240 | $0.4898 | $0.5177 | 139,071.04 |
2026-07-18 | $0.4990 | $0.5263 | $0.4834 | $0.4988 | 193,527.5 |
2026-07-17 | $0.5055 | $0.5439 | $0.4841 | $0.4988 | 185,698.53 |
2026-07-16 | $0.4826 | $0.5296 | $0.4769 | $0.5031 | 268,094.78 |
2026-07-15 | $0.4908 | $0.4976 | $0.4720 | $0.4824 | 276,604.79 |
2026-07-14 | $0.4861 | $0.5004 | $0.4755 | $0.4906 | 233,840.14 |
2026-07-13 | $0.4862 | $0.5097 | $0.4773 | $0.4854 | 341,595.46 |
2026-07-12 | $0.4838 | $0.5101 | $0.4714 | $0.4858 | 260,479.19 |
2026-07-11 | $0.4887 | $0.5033 | $0.4561 | $0.4849 | 201,953.4 |
2026-07-10 | $0.4931 | $0.5094 | $0.4702 | $0.4914 | 298,154.57 |
2026-07-09 | $0.5013 | $0.5273 | $0.4609 | $0.4923 | 100,414.99 |
您可以在哪裡購買 STAND
關於 STAND 價格歷史數據
STAND 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 STAND 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 STAND 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.6618。另一方面，STAND 價格軌跡的最低點（通常稱為「STAND 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 STAND，那麼他目前將獲得 $0.5618 的可觀利潤。
按照設計，STAND 的總供應量將達到 -- 個。截至目目前，STAND 的流通供應量約為 -- 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。
STAND 歷史數據案例
以下是 STAND 歷史數據在 STAND 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 STAND 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 STAND 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 STAND 歷史數據集，交易者可以獲取 STAND 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 STAND 的風險。他們還可以確定資產 STAND 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 STAND 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 STAND 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 STAND 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。
