Seedify.fund 價格歷史
(SFUND)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.001475 | $0.001591 | $0.001469 | $0.001570 | 404 |
2026-09-16 | $0.001541 | $0.001608 | $0.001458 | $0.001473 | 670.99 |
2026-09-15 | $0.001690 | $0.001685 | $0.001434 | $0.001569 | 1,682.87 |
2026-09-14 | $0.001333 | $0.001690 | $0.001321 | $0.001689 | 1,442.76 |
2026-09-13 | $0.001471 | $0.001468 | $0.001322 | $0.001333 | 376.75 |
2026-09-12 | $0.001489 | $0.001499 | $0.001463 | $0.001470 | 143.11 |
2026-09-11 | $0.001445 | $0.001509 | $0.001441 | $0.001485 | 25.47 |
2026-09-10 | $0.001554 | $0.001555 | $0.001429 | $0.001446 | 745.08 |
2026-09-09 | $0.001612 | $0.001612 | $0.001544 | $0.001553 | 189.22 |
2026-09-08 | $0.001568 | $0.001651 | $0.001563 | $0.001609 | 266.92 |
2026-09-07 | $0.001671 | $0.001686 | $0.001565 | $0.001565 | 669.36 |
2026-09-06 | $0.001735 | $0.001759 | $0.001663 | $0.001673 | 39.54 |
2026-09-05 | $0.001704 | $0.001735 | $0.001654 | $0.001735 | 299.54 |
2026-09-04 | $0.001895 | $0.001764 | $0.001685 | $0.001704 | 656.71 |
2026-09-03 | $0.001540 | $0.001904 | $0.001537 | $0.001904 | 1,167.33 |
2026-09-02 | $0.001504 | $0.001568 | $0.001529 | $0.001542 | 401.01 |
2026-09-01 | $0.001469 | $0.001565 | $0.001454 | $0.001504 | 394.78 |
2026-08-31 | $0.001475 | $0.001512 | $0.001461 | $0.001469 | 726.79 |
2026-08-30 | $0.001499 | $0.001562 | $0.001430 | $0.001475 | 1,110.77 |
2026-08-29 | $0.001560 | $0.001563 | $0.001498 | $0.001499 | 173.73 |
您可以在哪裡購買 SFUND
關於 SFUND 價格歷史數據
SFUND 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 SFUND 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 SFUND 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $16.79。另一方面，SFUND 價格軌跡的最低點（通常稱為「SFUND 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SFUND，那麼他目前將獲得 $16.79 的可觀利潤。
按照設計，SFUND 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，SFUND 的流通供應量約為 83,000,000 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。
SFUND 歷史數據案例
以下是 SFUND 歷史數據在 SFUND 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SFUND 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 SFUND 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SFUND 歷史數據集，交易者可以獲取 SFUND 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 SFUND 的風險。他們還可以確定資產 SFUND 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 SFUND 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 SFUND 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 SFUND 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。
