Scam Altman 價格歷史
(SCAM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.000161 | $0.000150 | $0.000130 | $0.000153 | 17,320.98 |
2026-06-04 | $0.000190 | $0.000200 | $0.000130 | $0.000162 | 31,811.6 |
2026-06-03 | $0.000204 | $0.000200 | $0.000130 | $0.000190 | 22,058.48 |
2026-06-02 | $0.000224 | $0.000210 | $0.000150 | $0.000204 | 50,318.4 |
2026-06-01 | $0.000251 | $0.000250 | $0.000200 | $0.000224 | 39,924.86 |
2026-05-31 | $0.000278 | $0.000290 | $0.000220 | $0.000254 | 1,419.83 |
2026-05-30 | $0.000297 | $0.000300 | $0.000270 | $0.000278 | 3,428.58 |
2026-05-29 | $0.000309 | $0.000370 | $0.000280 | $0.000298 | 2,105.62 |
2026-05-28 | $0.000384 | $0.000390 | $0.000280 | $0.000309 | 3,010.23 |
2026-05-27 | $0.000317 | $0.000560 | $0.000290 | $0.000387 | 407,111.29 |
2026-05-26 | $0.000310 | $0.000330 | $0.000270 | $0.000322 | 3,233.17 |
2026-05-25 | $0.000384 | $0.000390 | $0.000300 | $0.000309 | 147,716.89 |
2026-05-24 | $0.000372 | $0.000410 | $0.000310 | $0.000382 | 150,169.51 |
2026-05-23 | $0.000427 | $0.000430 | $0.000310 | $0.000370 | 194,853.31 |
2026-05-22 | $0.000542 | $0.000570 | $0.000390 | $0.000431 | 312,962.92 |
2026-05-21 | $0.000564 | $0.000700 | $0.000510 | $0.000557 | 530,698.18 |
2026-05-20 | $0.000744 | $0.000820 | $0.000530 | $0.000563 | 629,043.91 |
2026-05-19 | $0.000899 | $0.002410 | $0.000700 | $0.000737 | 3,864,914.48 |
2026-05-18 | $0.000829 | $0.001100 | $0.000720 | $0.000902 | 381,727.39 |
2026-05-17 | $0.000883 | $0.000850 | $0.000690 | $0.000829 | 386,986.82 |
您可以在哪裡購買 SCAM
關於 SCAM 價格歷史數據
SCAM 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 SCAM 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 SCAM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0118。另一方面，SCAM 價格軌跡的最低點（通常稱為「SCAM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SCAM，那麼他目前將獲得 $0.0116 的可觀利潤。
按照設計，SCAM 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，SCAM 的流通供應量約為 1,000,000,000 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。
SCAM 歷史數據案例
以下是 SCAM 歷史數據在 SCAM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SCAM 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 SCAM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SCAM 歷史數據集，交易者可以獲取 SCAM 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 SCAM 的風險。他們還可以確定資產 SCAM 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 SCAM 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 SCAM 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 SCAM 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。
