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OpenServ 價格歷史
(SERV)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.0153 | $0.0174 | $0.0142 | $0.0166 | 697,147.62 |
2026-11-02 | $0.0162 | $0.0168 | $0.0147 | $0.0153 | 596,142.06 |
2026-11-01 | $0.0152 | $0.0166 | $0.0148 | $0.0162 | 602,423.92 |
2026-10-31 | $0.0141 | $0.0153 | $0.0139 | $0.0153 | 9,920.24 |
2026-10-30 | $0.0161 | $0.0164 | $0.0136 | $0.0140 | 723,289.57 |
2026-10-29 | $0.0153 | $0.0162 | $0.0143 | $0.0161 | 663,543.15 |
2026-10-28 | $0.0153 | $0.0158 | $0.0147 | $0.0153 | 686,003.13 |
2026-10-27 | $0.0147 | $0.0155 | $0.0141 | $0.0153 | 625,216.26 |
2026-10-26 | $0.0151 | $0.0155 | $0.0142 | $0.0147 | 607,183.08 |
2026-10-25 | $0.0147 | $0.0154 | $0.0146 | $0.0150 | 572,509.64 |
2026-10-24 | $0.0151 | $0.0158 | $0.0146 | $0.0147 | 566,181.38 |
2026-10-23 | $0.0154 | $0.0165 | $0.0152 | $0.0151 | 548,026.84 |
2026-10-22 | $0.0172 | $0.0173 | $0.0151 | $0.0154 | 625,643.37 |
2026-10-21 | $0.0176 | $0.0178 | $0.0168 | $0.0172 | 614,309.11 |
2026-10-20 | $0.0171 | $0.0178 | $0.0169 | $0.0176 | 615,048.32 |
2026-10-19 | $0.0165 | $0.0177 | $0.0158 | $0.0170 | 618,487.46 |
2026-10-18 | $0.0168 | $0.0170 | $0.0159 | $0.0166 | 621,426.02 |
2026-10-17 | $0.0180 | $0.0179 | $0.0164 | $0.0168 | 620,917.85 |
2026-10-16 | $0.0190 | $0.0194 | $0.0173 | $0.0180 | 626,877.89 |
2026-10-15 | $0.0195 | $0.0199 | $0.0182 | $0.0190 | 647,906.37 |
您可以在哪裡購買 SERV
關於 SERV 價格歷史數據
SERV 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 SERV 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 SERV 價格歷史數據，其價值在 2024-12-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.1390。另一方面，SERV 價格軌跡的最低點（通常稱為「SERV 歷史最低點」）出現在 2024-11-19。如果有人在此期間購買了 SERV，那麼他目前將獲得 $0.1323 的可觀利潤。
按照設計，SERV 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，SERV 的流通供應量約為 750,000,000 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。
SERV 歷史數據案例
以下是 SERV 歷史數據在 SERV 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SERV 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 SERV 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SERV 歷史數據集，交易者可以獲取 SERV 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 SERV 的風險。他們還可以確定資產 SERV 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 SERV 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 SERV 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 SERV 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。
