OpenServ 價格歷史
(SERV)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.0304 | $0.0314 | $0.0295 | $0.0303 | 665,419.37 |
2026-07-25 | $0.0320 | $0.0326 | $0.0290 | $0.0304 | 754,709.16 |
2026-07-24 | $0.0336 | $0.0348 | $0.0314 | $0.0322 | 674,927.52 |
2026-07-23 | $0.0387 | $0.0390 | $0.0335 | $0.0337 | 13,690.41 |
2026-07-22 | $0.0382 | $0.0396 | $0.0369 | $0.0383 | 729,083.58 |
2026-07-21 | $0.0389 | $0.0404 | $0.0374 | $0.0383 | 621,694.78 |
2026-07-20 | $0.0391 | $0.0400 | $0.0374 | $0.0389 | 615,611.62 |
2026-07-19 | $0.0369 | $0.0399 | $0.0365 | $0.0391 | 623,313.66 |
2026-07-18 | $0.0378 | $0.0393 | $0.0356 | $0.0368 | 776,232.64 |
2026-07-17 | $0.0368 | $0.0408 | $0.0347 | $0.0379 | 764,777.31 |
2026-07-16 | $0.0408 | $0.0416 | $0.0352 | $0.0369 | 815,180.74 |
2026-07-15 | $0.0424 | $0.0418 | $0.0389 | $0.0407 | 606,705.02 |
2026-07-14 | $0.0355 | $0.0426 | $0.0340 | $0.0426 | 779,765.01 |
2026-07-13 | $0.0347 | $0.0369 | $0.0329 | $0.0357 | 624,472.82 |
2026-07-12 | $0.0362 | $0.0366 | $0.0332 | $0.0347 | 570,281.27 |
2026-07-11 | $0.0384 | $0.0398 | $0.0356 | $0.0367 | 611,416.81 |
2026-07-10 | $0.0387 | $0.0407 | $0.0377 | $0.0381 | 612,092.49 |
2026-07-09 | $0.0387 | $0.0407 | $0.0360 | $0.0386 | 933,969.15 |
2026-07-08 | $0.0481 | $0.0483 | $0.0362 | $0.0387 | 1,406,349.96 |
2026-07-07 | $0.0455 | $0.0496 | $0.0461 | $0.0481 | 794,847.46 |
您可以在哪裡購買 SERV
關於 SERV 價格歷史數據
SERV 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 SERV 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 SERV 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.1390。另一方面，SERV 價格軌跡的最低點（通常稱為「SERV 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SERV，那麼他目前將獲得 $0.1323 的可觀利潤。
按照設計，SERV 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，SERV 的流通供應量約為 750,000,000 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。
SERV 歷史數據案例
以下是 SERV 歷史數據在 SERV 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SERV 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 SERV 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SERV 歷史數據集，交易者可以獲取 SERV 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 SERV 的風險。他們還可以確定資產 SERV 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 SERV 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 SERV 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 SERV 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。
