Stake DAO 價格歷史
(SDT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.0802 | $0.0825 | $0.0802 | $0.0824 | 56.11 |
2026-07-25 | $0.0785 | $0.0803 | $0.0782 | $0.0802 | 1,344.35 |
2026-07-24 | $0.0847 | $0.0847 | $0.0781 | $0.0786 | 3,661.84 |
2026-07-23 | -- | $0.0841 | $0.0821 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.0844 | $0.0844 | $0.0809 | $0.0829 | 6,900.48 |
2026-07-21 | $0.0867 | $0.0891 | $0.0839 | $0.0845 | 9,874.08 |
2026-07-20 | $0.0875 | $0.0899 | $0.0859 | $0.0868 | 8,191.77 |
2026-07-19 | $0.0858 | $0.0877 | $0.0857 | $0.0874 | 1,046.73 |
2026-07-18 | $0.0829 | $0.0858 | $0.0825 | $0.0857 | 3,182.57 |
2026-07-17 | $0.0950 | $0.0961 | $0.0828 | $0.0830 | 13,424.99 |
2026-07-16 | $0.0971 | $0.0980 | $0.0927 | $0.0950 | 3,423.74 |
2026-07-15 | $0.0945 | $0.0972 | $0.0937 | $0.0971 | 773.59 |
2026-07-14 | $0.0896 | $0.0948 | $0.0877 | $0.0948 | 2,301.12 |
2026-07-13 | $0.0894 | $0.0913 | $0.0865 | $0.0895 | 4,026.34 |
2026-07-12 | $0.0904 | $0.0905 | $0.0877 | $0.0894 | 723.18 |
2026-07-11 | $0.0913 | $0.0921 | $0.0894 | $0.0904 | 6,963.85 |
2026-07-10 | $0.0872 | $0.0922 | $0.0872 | $0.0920 | 533 |
2026-07-09 | $0.0856 | $0.0894 | $0.0856 | $0.0872 | 1,358.55 |
2026-07-08 | $0.0907 | $0.0911 | $0.0856 | $0.0856 | 534.25 |
2026-07-07 | $0.0886 | $0.0919 | $0.0887 | $0.0905 | 330.68 |
您可以在哪裡購買 SDT
關於 SDT 價格歷史數據
SDT 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 SDT 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 SDT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-19 飆升至歷史峰值，超過 $17.38。另一方面，SDT 價格軌跡的最低點（通常稱為「SDT 歷史最低點」）出現在 1970-01-20。如果有人在此期間購買了 SDT，那麼他目前將獲得 $17.36 的可觀利潤。
按照設計，SDT 的總供應量將達到 69,957,405.16 個。截至目目前，SDT 的流通供應量約為 68,204,959.97 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。
SDT 歷史數據案例
以下是 SDT 歷史數據在 SDT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SDT 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 SDT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SDT 歷史數據集，交易者可以獲取 SDT 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 SDT 的風險。他們還可以確定資產 SDT 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 SDT 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 SDT 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 SDT 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。
