STANDX 價格歷史
(STAND)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.4411 | $0.4646 | $0.4307 | $0.4462 | 388,669.44 |
2026-09-16 | $0.4504 | $0.4532 | $0.4321 | $0.4383 | 249,744.52 |
2026-09-15 | $0.4485 | $0.4674 | $0.4321 | $0.4510 | 146,111.89 |
2026-09-14 | $0.4422 | $0.4733 | $0.4364 | $0.4474 | 246,020.66 |
2026-09-13 | $0.4372 | $0.4617 | $0.4307 | $0.4415 | 123,012.52 |
2026-09-12 | $0.4355 | $0.4543 | $0.4287 | $0.4367 | 292,745.64 |
2026-09-11 | $0.4486 | $0.4632 | $0.4321 | $0.4388 | 127,757.6 |
2026-09-10 | $0.4425 | $0.4649 | $0.4333 | $0.4449 | 291,903.27 |
2026-09-09 | $0.4344 | $0.4486 | $0.4325 | $0.4427 | 211,392.77 |
2026-09-08 | $0.4459 | $0.4507 | $0.4340 | $0.4347 | 240,517.15 |
2026-09-07 | $0.4430 | $0.4554 | $0.4318 | $0.4462 | 293,188.24 |
2026-09-06 | $0.4425 | $0.4477 | $0.4248 | $0.4420 | 262,844.72 |
2026-09-05 | $0.4479 | $0.4560 | $0.4358 | $0.4403 | 362,042.64 |
2026-09-04 | $0.4429 | $0.4577 | $0.4338 | $0.4481 | 297,068.9 |
2026-09-03 | $0.4453 | $0.4572 | $0.4261 | $0.4439 | 265,420.45 |
2026-09-02 | $0.4256 | $0.4467 | $0.4231 | $0.4441 | 200,048.12 |
2026-09-01 | $0.4316 | $0.4538 | $0.4236 | $0.4264 | 400,705.34 |
2026-08-31 | $0.4364 | $0.4841 | $0.4203 | $0.4323 | 228,723.5 |
2026-08-30 | $0.4343 | $0.4604 | $0.4238 | $0.4368 | 312,774.83 |
2026-08-29 | $0.4335 | $0.4443 | $0.4250 | $0.4343 | 151,057.41 |
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。
