South Africa Fan Token 價格歷史
(SAFA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.0685 | $0.0705 | $0.0670 | $0.0696 | 183,903.62 |
2026-09-16 | $0.0722 | $0.0758 | $0.0671 | $0.0685 | 354,805.65 |
2026-09-15 | $0.0690 | $0.0853 | $0.0680 | $0.0711 | 301,000.86 |
2026-09-14 | $0.0712 | $0.0719 | $0.0677 | $0.0685 | 173,893.27 |
2026-09-13 | $0.0707 | $0.0736 | $0.0701 | $0.0712 | 167,765.49 |
2026-09-12 | $0.0705 | $0.0726 | $0.0698 | $0.0704 | 138,979 |
2026-09-11 | $0.0711 | $0.0770 | $0.0700 | $0.0704 | 242,633.66 |
2026-09-10 | $0.0726 | $0.0731 | $0.0704 | $0.0711 | 162,624.95 |
2026-09-09 | $0.0744 | $0.0772 | $0.0723 | $0.0726 | 180,583.71 |
2026-09-08 | $0.0756 | $0.0778 | $0.0694 | $0.0744 | 179,305.31 |
2026-09-07 | $0.0760 | $0.0782 | $0.0754 | $0.0756 | 166,503.94 |
2026-09-06 | $0.0761 | $0.0791 | $0.0751 | $0.0760 | 183,982.92 |
2026-09-05 | $0.0769 | $0.0823 | $0.0750 | $0.0761 | 185,876.59 |
2026-09-04 | $0.0770 | $0.0790 | $0.0755 | $0.0769 | 168,205.35 |
2026-09-03 | $0.0771 | $0.0788 | $0.0755 | $0.0775 | 178,375.71 |
2026-09-02 | $0.0794 | $0.0869 | $0.0761 | $0.0771 | 161,634.57 |
2026-09-01 | $0.0813 | $0.0861 | $0.0778 | $0.0791 | 137,087.37 |
2026-08-31 | $0.0908 | $0.0916 | $0.0790 | $0.0809 | 133,308.37 |
2026-08-30 | $0.0920 | $0.0943 | $0.0898 | $0.0910 | 110,877.55 |
2026-08-29 | $0.0942 | $0.0963 | $0.0908 | $0.0919 | 144,740.6 |
您可以在哪裡購買 SAFA
關於 SAFA 價格歷史數據
SAFA 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 SAFA 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 SAFA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.24。另一方面，SAFA 價格軌跡的最低點（通常稱為「SAFA 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SAFA，那麼他目前將獲得 $1.17 的可觀利潤。
按照設計，SAFA 的總供應量將達到 19,830,000 個。截至目目前，SAFA 的流通供應量約為 4,203,421.68 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。
SAFA 歷史數據案例
以下是 SAFA 歷史數據在 SAFA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SAFA 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 SAFA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SAFA 歷史數據集，交易者可以獲取 SAFA 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 SAFA 的風險。他們還可以確定資產 SAFA 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 SAFA 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 SAFA 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 SAFA 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。
