Sonic 價格歷史
(S)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.0234 | $0.0241 | $0.0234 | $0.0236 | 6,356,660.64 |
2026-07-25 | $0.0238 | $0.0238 | $0.0232 | $0.0234 | 6,355,591.93 |
2026-07-24 | $0.0241 | $0.0242 | $0.0233 | $0.0238 | 8,502,860.46 |
2026-07-23 | $0.0247 | $0.0249 | $0.0239 | $0.0240 | 4,112.35 |
2026-07-22 | $0.0247 | $0.0249 | $0.0241 | $0.0247 | 6,871,765.93 |
2026-07-21 | $0.0239 | $0.0256 | $0.0239 | $0.0247 | 11,249,342.26 |
2026-07-20 | $0.0242 | $0.0242 | $0.0232 | $0.0239 | 6,603.52 |
2026-07-19 | $0.0243 | $0.0245 | $0.0240 | $0.0242 | 6,199,926.7 |
2026-07-18 | $0.0252 | $0.0254 | $0.0240 | $0.0243 | 6,503,283.74 |
2026-07-17 | $0.0254 | $0.0260 | $0.0248 | $0.0252 | 7,834,191 |
2026-07-16 | $0.0257 | $0.0258 | $0.0250 | $0.0253 | 7,089,732 |
2026-07-15 | $0.0256 | $0.0261 | $0.0253 | $0.0257 | 9,817,382.97 |
2026-07-14 | $0.0257 | $0.0259 | $0.0248 | $0.0256 | 13,016,531 |
2026-07-13 | $0.0257 | $0.0260 | $0.0249 | $0.0258 | 11,133,352.05 |
2026-07-12 | $0.0264 | $0.0266 | $0.0255 | $0.0257 | 7,674,420.36 |
2026-07-11 | $0.0256 | $0.0271 | $0.0253 | $0.0264 | 12,622,214.17 |
2026-07-10 | $0.0249 | $0.0262 | $0.0248 | $0.0256 | 11,352,410.46 |
2026-07-09 | $0.0248 | $0.0255 | $0.0247 | $0.0249 | 7,227,790.99 |
2026-07-08 | $0.0263 | $0.0265 | $0.0248 | $0.0248 | 13,279,888.25 |
2026-07-07 | $0.0267 | $0.0273 | $0.0259 | $0.0263 | 9,078,639.48 |
您可以在哪裡購買 S
關於 S 價格歷史數據
S 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 S 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 S 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.03。另一方面,S 價格軌跡的最低點(通常稱為「S 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 S,那麼他目前將獲得 $1.01 的可觀利潤。
按照設計,S 的總供應量將達到 3,885,497,663 個。截至目目前,S 的流通供應量約為 3,784,775,845 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。
S 歷史數據案例
以下是 S 歷史數據在 S 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 S 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 S 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 S 歷史數據集,交易者可以獲取 S 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 S 的風險。他們還可以確定資產 S 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 S 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 S 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 S 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。
