Storm Trade 價格歷史
(STORM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.003429 | $0.003449 | $0.003387 | $0.003445 | 191,195.76 |
2026-09-16 | $0.003429 | $0.003438 | $0.003406 | $0.003431 | 137,848.4 |
2026-09-15 | $0.003431 | $0.003473 | $0.003419 | $0.003430 | 121,154.69 |
2026-09-14 | $0.003481 | $0.003495 | $0.003423 | $0.003432 | 150,670.04 |
2026-09-13 | $0.003550 | $0.003576 | $0.003476 | $0.003487 | 172,071.05 |
2026-09-12 | $0.003548 | $0.003577 | $0.003539 | $0.003549 | 183,440.15 |
2026-09-11 | $0.003470 | $0.003550 | $0.003452 | $0.003541 | 189,226.95 |
2026-09-10 | $0.003547 | $0.003575 | $0.003454 | $0.003470 | 175,110.84 |
2026-09-09 | $0.003559 | $0.003579 | $0.003544 | $0.003547 | 189,689.32 |
2026-09-08 | $0.003595 | $0.003622 | $0.003532 | $0.003558 | 153,710.73 |
2026-09-07 | $0.003579 | $0.003644 | $0.003577 | $0.003593 | 199,250.91 |
2026-09-06 | $0.003713 | $0.003719 | $0.003577 | $0.003578 | 184,979.85 |
2026-09-05 | $0.003545 | $0.003770 | $0.003529 | $0.003712 | 196,384.77 |
2026-09-04 | $0.003672 | $0.003672 | $0.003489 | $0.003543 | 217,179.98 |
2026-09-03 | $0.003751 | $0.003779 | $0.003642 | $0.003673 | 184,434.69 |
2026-09-02 | $0.004029 | $0.004023 | $0.003545 | $0.003750 | 239,570.37 |
2026-09-01 | $0.004169 | $0.004337 | $0.003963 | $0.004029 | 231,460.57 |
2026-08-31 | $0.004293 | $0.004292 | $0.004144 | $0.004168 | 149,324.02 |
2026-08-30 | $0.004308 | $0.004314 | $0.004287 | $0.004292 | 197,007.3 |
2026-08-29 | $0.004352 | $0.004330 | $0.004292 | $0.004307 | 186,138.23 |
您可以在哪裡購買 STORM
關於 STORM 價格歷史數據
STORM 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 STORM 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 STORM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0447。另一方面，STORM 價格軌跡的最低點（通常稱為「STORM 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 STORM，那麼他目前將獲得 $0.0413 的可觀利潤。
按照設計，STORM 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，STORM 的流通供應量約為 371,661,378 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。
STORM 歷史數據案例
以下是 STORM 歷史數據在 STORM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 STORM 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 STORM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 STORM 歷史數據集，交易者可以獲取 STORM 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 STORM 的風險。他們還可以確定資產 STORM 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 STORM 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 STORM 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 STORM 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。
