Stellar 價格歷史
(XLM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.1736 | $0.1869 | $0.1725 | $0.1863 | 251,347,880.22 |
2026-09-16 | $0.1923 | $0.1941 | $0.1730 | $0.1733 | 323,810,699.3 |
2026-09-15 | $0.1935 | $0.1988 | $0.1888 | $0.1922 | 361,481,524 |
2026-09-14 | $0.1785 | $0.1949 | $0.1765 | $0.1926 | 255,960,135.66 |
2026-09-13 | $0.1824 | $0.1821 | $0.1768 | $0.1782 | 76,677,057.93 |
2026-09-12 | $0.1808 | $0.1829 | $0.1769 | $0.1825 | 112,841,869.3 |
2026-09-11 | $0.1773 | $0.1854 | $0.1729 | $0.1807 | 169,067,319.49 |
2026-09-10 | $0.1844 | $0.1862 | $0.1751 | $0.1777 | 167,645,495.31 |
2026-09-09 | $0.1925 | $0.1924 | $0.1833 | $0.1842 | 167,546,023.61 |
2026-09-08 | $0.1885 | $0.1945 | $0.1865 | $0.1923 | 203,694,339.28 |
2026-09-07 | $0.1838 | $0.1959 | $0.1832 | $0.1886 | 227,145,905.54 |
2026-09-06 | $0.1837 | $0.1877 | $0.1826 | $0.1838 | 117,115,110.39 |
2026-09-05 | $0.1789 | $0.1864 | $0.1778 | $0.1836 | 117,573,118.05 |
2026-09-04 | $0.1858 | $0.1879 | $0.1771 | $0.1789 | 164,898,952.69 |
2026-09-03 | $0.1735 | $0.1873 | $0.1722 | $0.1862 | 133,450,072.15 |
2026-09-02 | $0.1784 | $0.1776 | $0.1713 | $0.1735 | 107,433,613.06 |
2026-09-01 | $0.1762 | $0.1800 | $0.1747 | $0.1782 | 128,385,687.94 |
2026-08-31 | $0.1796 | $0.1825 | $0.1728 | $0.1761 | 136,937,876.04 |
2026-08-30 | $0.1789 | $0.1816 | $0.1779 | $0.1796 | 78,036,566.94 |
2026-08-29 | $0.1807 | $0.1799 | $0.1765 | $0.1788 | 87,612,884.35 |
您可以在哪裡購買 XLM
關於 XLM 價格歷史數據
XLM 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 XLM 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 XLM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-18 飆升至歷史峰值，超過 $0.8756。另一方面，XLM 價格軌跡的最低點（通常稱為「XLM 歷史最低點」）出現在 1970-01-17。如果有人在此期間購買了 XLM，那麼他目前將獲得 $0.8751 的可觀利潤。
按照設計，XLM 的總供應量將達到 50,001,786,839.7 個。截至目目前，XLM 的流通供應量約為 34,845,176,492.88 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。
XLM 歷史數據案例
以下是 XLM 歷史數據在 XLM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 XLM 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 XLM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 XLM 歷史數據集，交易者可以獲取 XLM 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 XLM 的風險。他們還可以確定資產 XLM 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 XLM 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 XLM 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 XLM 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。
