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Solana Name Service 價格歷史
(SNS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.001007 | $0.001008 | $0.000995 | $0.000997 | 1,660.35 |
2026-11-02 | $0.000998 | $0.001007 | $0.000994 | $0.001007 | 1,615.43 |
2026-11-01 | $0.000998 | $0.001008 | $0.000997 | $0.000998 | 239.56 |
2026-10-31 | -- | $0.001008 | $0.000975 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.000978 | $0.000997 | $0.000976 | $0.000978 | 6,087.38 |
2026-10-29 | $0.000958 | $0.000978 | $0.000958 | $0.000978 | 3,023.69 |
2026-10-28 | $0.000917 | $0.000959 | $0.000916 | $0.000958 | 1,526.78 |
2026-10-27 | $0.000947 | $0.000947 | $0.000910 | $0.000917 | 888.54 |
2026-10-26 | $0.000968 | $0.000970 | $0.000947 | $0.000947 | 1,558.69 |
2026-10-25 | $0.000959 | $0.000969 | $0.000958 | $0.000968 | 1,198.14 |
2026-10-24 | $0.000968 | $0.000978 | $0.000959 | $0.000959 | 1,392.05 |
2026-10-23 | $0.000968 | $0.000978 | $0.000967 | $0.000968 | 1,412.02 |
2026-10-22 | $0.000978 | $0.000978 | $0.000968 | $0.000968 | 1,629.17 |
2026-10-21 | $0.000885 | $0.000978 | $0.000885 | $0.000978 | 2,849.1 |
2026-10-20 | $0.000903 | $0.000920 | $0.000866 | $0.000888 | 728.47 |
2026-10-19 | $0.000846 | $0.000946 | $0.000833 | $0.000902 | 2,004.17 |
2026-10-18 | $0.000808 | $0.000856 | $0.000800 | $0.000856 | 997.02 |
2026-10-17 | $0.000708 | $0.000968 | $0.000686 | $0.000809 | 5,537.56 |
2026-10-16 | $0.000545 | $0.000817 | $0.000541 | $0.000717 | 7,283.2 |
2026-10-15 | $0.000490 | $0.000546 | $0.000446 | $0.000546 | 8,012.24 |
您可以在哪裡購買 SNS
關於 SNS 價格歷史數據
SNS 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 SNS 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 SNS 價格歷史數據，其價值在 2025-09-19 飆升至歷史峰值，超過 $0.003479。另一方面，SNS 價格軌跡的最低點（通常稱為「SNS 歷史最低點」）出現在 2026-10-15。如果有人在此期間購買了 SNS，那麼他目前將獲得 $0.003155 的可觀利潤。
按照設計，SNS 的總供應量將達到 9,999,789,990.77 個。截至目目前，SNS 的流通供應量約為 2,500,000,000 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。
SNS 歷史數據案例
以下是 SNS 歷史數據在 SNS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SNS 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 SNS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SNS 歷史數據集，交易者可以獲取 SNS 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 SNS 的風險。他們還可以確定資產 SNS 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 SNS 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 SNS 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 SNS 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。
