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 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-30 | $0.1441 | $0.1637 | $0.1435 | $0.1494 | 249,751.91 |
2026-07-29 | $0.1610 | $0.1678 | $0.1435 | $0.1435 | 221,463.18 |
2026-07-28 | $0.1796 | $0.1920 | $0.1610 | $0.1655 | 519,262.93 |
2026-07-27 | $0.1639 | $0.2295 | $0.1630 | $0.1817 | 875,112.52 |
2026-07-26 | $0.1669 | $0.1997 | $0.1607 | $0.1667 | 1,197,111.21 |
2026-07-25 | $0.1786 | $0.1873 | $0.1577 | $0.1669 | 535,939.31 |
2026-07-24 | $0.2211 | $0.3068 | $0.1735 | $0.1735 | 942,763.37 |
2026-07-23 | $0.1506 | $0.2833 | $0.1508 | $0.2145 | 585,111.22 |
2026-07-22 | $0.1981 | $0.1898 | $0.1346 | $0.1526 | 202,994.99 |
2026-07-21 | $0.1562 | $0.2477 | $0.1549 | $0.1981 | 254,336.93 |
2026-07-20 | $0.1724 | $0.1820 | $0.1434 | $0.1561 | 102,667.72 |
2026-07-19 | $0.1751 | $0.1862 | $0.1656 | $0.1724 | 80,586.7 |
2026-07-18 | $0.1998 | $0.2073 | $0.1681 | $0.1750 | 110,287.03 |
2026-07-17 | $0.2667 | $0.2682 | $0.1908 | $0.1998 | 132,711.64 |
2026-07-16 | $0.2797 | $0.3545 | $0.2535 | $0.2667 | 200,844.82 |
2026-07-15 | $0.2852 | $0.2888 | $0.2729 | $0.2797 | 26,195.83 |
2026-07-14 | $0.2870 | $0.2920 | $0.2843 | $0.2851 | 19,829.75 |
2026-07-13 | $0.2874 | $0.2967 | $0.2573 | $0.2869 | 26,176.01 |
2026-07-12 | $0.2898 | $0.2964 | $0.2874 | $0.2915 | 28,343.87 |
2026-07-11 | $0.2876 | $0.2939 | $0.2836 | $0.2899 | 34,294.15 |
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 $1.15。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 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SAFA,那麼他目前將獲得 $1.02 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 3,629,999.68 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。
