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Bitrecs 價格歷史
(SN122)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.6093 | $0.6124 | $0.5910 | $0.6059 | 2,327.09 |
2026-11-02 | $0.7140 | $0.7185 | $0.6093 | $0.6127 | 27,940.84 |
2026-11-01 | $0.7151 | $0.7238 | $0.7117 | $0.7158 | 219.38 |
2026-10-31 | -- | $0.7299 | $0.6941 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.8272 | $0.8306 | $0.6948 | $0.7169 | 6,278.85 |
2026-10-29 | $0.8121 | $0.8350 | $0.7879 | $0.8289 | 523.91 |
2026-10-28 | $0.8112 | $0.8313 | $0.8083 | $0.8122 | 5,532.21 |
2026-10-27 | $0.8265 | $0.8260 | $0.7969 | $0.8111 | 741.94 |
2026-10-26 | $0.8195 | $0.8289 | $0.8078 | $0.8249 | 455.4 |
2026-10-25 | $0.8014 | $0.8243 | $0.8001 | $0.8195 | 248.53 |
2026-10-24 | $0.8523 | $0.8640 | $0.7951 | $0.8006 | 79.17 |
2026-10-23 | $0.8841 | $0.9037 | $0.8451 | $0.8545 | 10,826.43 |
2026-10-22 | $0.9552 | $0.9676 | $0.8836 | $0.8872 | 2,247.1 |
2026-10-21 | $0.9332 | $0.9613 | $0.9374 | $0.9553 | 1,911.66 |
2026-10-20 | -- | $0.9986 | $0.9176 | -- | -- |
2026-10-19 | -- | $1.02 | $0.9543 | -- | -- |
2026-10-18 | $1.02 | $1.03 | $0.9776 | $0.9800 | 2,630.19 |
2026-10-17 | $1.08 | $1.08 | $1.01 | $1.02 | 27,078.91 |
2026-10-16 | $1.05 | $1.12 | $1.05 | $1.08 | 14,405.54 |
2026-10-15 | $1.07 | $1.21 | $1.01 | $1.05 | 58,410.95 |
您可以在哪裡購買 SN122
關於 SN122 價格歷史數據
SN122 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 SN122 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 SN122 價格歷史數據，其價值在 2026-05-22 飆升至歷史峰值，超過 $5.30。另一方面，SN122 價格軌跡的最低點（通常稱為「SN122 歷史最低點」）出現在 2026-04-23。如果有人在此期間購買了 SN122，那麼他目前將獲得 $5.29 的可觀利潤。
按照設計，SN122 的總供應量將達到 21,000,000 個。截至目目前，SN122 的流通供應量約為 276,053 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。
SN122 歷史數據案例
以下是 SN122 歷史數據在 SN122 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SN122 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 SN122 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SN122 歷史數據集，交易者可以獲取 SN122 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 SN122 的風險。他們還可以確定資產 SN122 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 SN122 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 SN122 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 SN122 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。
