
Serum 價格歷史
(SRM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.006225 | $0.006276 | $0.005822 | $0.005882 | 8,571.25 |
2026-06-04 | $0.005897 | $0.006819 | $0.005877 | $0.006225 | 23,689.01 |
2026-06-03 | $0.006044 | $0.006139 | $0.005810 | $0.005898 | 5,989 |
2026-06-02 | $0.006607 | $0.006594 | $0.005916 | $0.006044 | 18,723.12 |
2026-06-01 | $0.007445 | $0.007708 | $0.006326 | $0.006606 | 54,816.21 |
2026-05-31 | -- | $0.005770 | $0.005490 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.005770 | $0.005490 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.005770 | $0.005490 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.005770 | $0.005490 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.005115 | $0.005770 | $0.005068 | $0.005609 | 14,436.96 |
2026-05-26 | $0.006064 | $0.006140 | $0.002585 | $0.005104 | 11,100.85 |
2026-05-25 | $0.005920 | $0.006066 | $0.002597 | $0.006064 | 2,541.55 |
2026-05-24 | $0.005874 | $0.006134 | $0.005869 | $0.005920 | 2,418.19 |
2026-05-23 | $0.005968 | $0.005997 | $0.005814 | $0.005874 | 5,049.51 |
2026-05-22 | $0.005889 | $0.005996 | $0.005888 | $0.005958 | 1,851.18 |
2026-05-21 | $0.005888 | $0.006117 | $0.005880 | $0.005889 | 7,876.6 |
2026-05-20 | $0.005748 | $0.005971 | $0.005468 | $0.005889 | 6,513.1 |
2026-05-19 | $0.005688 | $0.005809 | $0.005656 | $0.005710 | 1,693.46 |
2026-05-18 | $0.005730 | $0.005892 | $0.005675 | $0.005735 | 6,086.11 |
2026-05-17 | $0.005629 | $0.005820 | $0.005570 | $0.005757 | 2,951.09 |
您可以在哪裡購買 SRM
關於 SRM 價格歷史數據
SRM 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 SRM 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 SRM 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $13.78。另一方面,SRM 價格軌跡的最低點(通常稱為「SRM 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SRM,那麼他目前將獲得 $13.78 的可觀利潤。
按照設計,SRM 的總供應量將達到 9,992,471,514.98 個。截至目目前,SRM 的流通供應量約為 372,782,297 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。
SRM 歷史數據案例
以下是 SRM 歷史數據在 SRM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SRM 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 SRM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SRM 歷史數據集,交易者可以獲取 SRM 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 SRM 的風險。他們還可以確定資產 SRM 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 SRM 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 SRM 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 SRM 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。

