
Sharp Token 價格歷史
(SHARP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-06 | $0.000964 | $0.000969 | $0.000961 | $0.000966 | 43,455.95 |
2026-06-05 | $0.000966 | $0.000968 | $0.000961 | $0.000964 | 43,509.69 |
2026-06-04 | $0.000962 | $0.000968 | $0.000961 | $0.000965 | 43,792.79 |
2026-06-03 | -- | $0.000968 | $0.000948 | $0.000962 | 25,072.16 |
2026-06-02 | $0.000951 | $0.000951 | $0.000950 | -- | -- |
2026-06-01 | $0.000971 | $0.000970 | $0.000950 | $0.000951 | 2,704.84 |
2026-05-31 | -- | $0.000985 | $0.000984 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.000985 | $0.000984 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.000985 | $0.000984 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.000985 | $0.000984 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.000985 | $0.000985 | $0.000984 | $0.000984 | 9,123.5 |
2026-05-26 | $0.000985 | $0.000989 | $0.000985 | $0.000985 | 13,051.47 |
2026-05-25 | $0.000988 | $0.000990 | $0.000978 | $0.000985 | 11,208.98 |
2026-05-24 | $0.000984 | $0.001009 | $0.000981 | $0.000988 | 8,726.24 |
2026-05-23 | $0.001007 | $0.001013 | $0.000967 | $0.000984 | 13,801.59 |
2026-05-22 | $0.001005 | $0.001017 | $0.001002 | $0.001007 | 17,517.51 |
2026-05-21 | $0.001011 | $0.001025 | $0.000996 | $0.001005 | 18,105.93 |
2026-05-20 | $0.001001 | $0.001015 | $0.000997 | $0.001012 | 37,810.95 |
2026-05-19 | $0.000998 | $0.001015 | $0.000997 | $0.001005 | 34,181.21 |
2026-05-18 | $0.001046 | $0.001053 | $0.000996 | $0.000999 | 42,759.41 |
您可以在哪裡購買 SHARP
關於 SHARP 價格歷史數據
SHARP 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 SHARP 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 SHARP 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.0120。另一方面,SHARP 價格軌跡的最低點(通常稱為「SHARP 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SHARP,那麼他目前將獲得 $0.0118 的可觀利潤。
按照設計,SHARP 的總供應量將達到 68,230,000,000 個。截至目目前,SHARP 的流通供應量約為 3,391,492,186.67 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。
SHARP 歷史數據案例
以下是 SHARP 歷史數據在 SHARP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SHARP 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 SHARP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SHARP 歷史數據集,交易者可以獲取 SHARP 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 SHARP 的風險。他們還可以確定資產 SHARP 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 SHARP 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 SHARP 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 SHARP 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。

