ShopinX 價格歷史
(SPX)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.0378 | $0.0380 | $0.0350 | $0.0369 | 283,303.69 |
2026-09-16 | $0.0386 | $0.0388 | $0.0369 | $0.0376 | 289,658.08 |
2026-09-15 | $0.0374 | $0.0498 | $0.0348 | $0.0386 | 296,709.09 |
2026-09-14 | $0.0389 | $0.0395 | $0.0361 | $0.0373 | 657,581.84 |
2026-09-13 | $0.0410 | $0.0412 | $0.0382 | $0.0387 | 1,072,211.56 |
2026-09-12 | $0.0451 | $0.0451 | $0.0374 | $0.0410 | 786,550.35 |
2026-09-11 | $0.0384 | $0.0503 | $0.0380 | $0.0451 | 1,348,884.42 |
2026-09-10 | $0.0503 | $0.0506 | $0.0376 | $0.0376 | 993,038.39 |
2026-09-09 | $0.0535 | $0.0543 | $0.0499 | $0.0506 | 553,954.74 |
2026-09-08 | $0.0511 | $0.0535 | $0.0508 | $0.0535 | 1,395,119.81 |
2026-09-07 | $0.0513 | $0.0518 | $0.0490 | $0.0511 | 930,769.82 |
2026-09-06 | $0.0493 | $0.0520 | $0.0498 | $0.0513 | 1,332,712.9 |
2026-09-05 | $0.0561 | $0.0563 | $0.0456 | $0.0492 | 1,286,193.98 |
2026-09-04 | $0.0568 | $0.0583 | $0.0560 | $0.0560 | 1,107,136.19 |
2026-09-03 | $0.0607 | $0.0607 | $0.0551 | $0.0568 | 1,046,879.92 |
2026-09-02 | $0.0593 | $0.0611 | $0.0580 | $0.0607 | 1,329,633.28 |
2026-09-01 | $0.0596 | $0.0602 | $0.0593 | $0.0593 | 1,291,383.96 |
2026-08-31 | $0.0592 | $0.0618 | $0.0569 | $0.0596 | 1,243,256.13 |
2026-08-30 | $0.0592 | $0.0617 | $0.0567 | $0.0587 | 1,683,902.52 |
2026-08-29 | $0.0531 | $0.0657 | $0.0521 | $0.0593 | 2,125,416.44 |
您可以在哪裡購買 SPX
關於 SPX 價格歷史數據
SPX 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 SPX 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 SPX 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.0660。另一方面，SPX 價格軌跡的最低點（通常稱為「SPX 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SPX，那麼他目前將獲得 $0.0311 的可觀利潤。
按照設計，SPX 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，SPX 的流通供應量約為 250,000,000 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。
SPX 歷史數據案例
以下是 SPX 歷史數據在 SPX 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SPX 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 SPX 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SPX 歷史數據集，交易者可以獲取 SPX 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 SPX 的風險。他們還可以確定資產 SPX 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 SPX 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 SPX 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 SPX 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。
