轉帳
Spring Token 價格歷史
(SPRING)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.002057 | $0.002161 | $0.002021 | $0.002161 | 77.47 |
2026-11-02 | $0.002098 | $0.002113 | $0.002053 | $0.002061 | 10.18 |
2026-11-01 | $0.002111 | $0.002138 | $0.002072 | $0.002097 | 56.06 |
2026-10-31 | -- | $0.002164 | $0.001959 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.002185 | $0.002660 | $0.001964 | $0.002065 | 87.3 |
2026-10-29 | $0.002178 | $0.002213 | $0.002108 | $0.002188 | 161.4 |
2026-10-28 | $0.002220 | $0.002264 | $0.002124 | $0.002152 | 66.93 |
2026-10-27 | $0.002274 | $0.002267 | $0.002158 | $0.002223 | 55.21 |
2026-10-26 | $0.002193 | $0.002288 | $0.002170 | $0.002269 | 10.57 |
2026-10-25 | $0.002206 | $0.002257 | $0.002107 | $0.002142 | 52.97 |
2026-10-24 | $0.002261 | $0.002274 | $0.002171 | $0.002209 | 19.43 |
2026-10-23 | $0.002221 | $0.002314 | $0.002193 | $0.002266 | 36 |
2026-10-22 | $0.002355 | $0.002368 | $0.002209 | $0.002228 | 13.55 |
2026-10-21 | $0.002276 | $0.002362 | $0.002235 | $0.002362 | 38.02 |
2026-10-20 | $0.002246 | $0.002323 | $0.002219 | $0.002290 | 23.05 |
2026-10-19 | $0.002180 | $0.002259 | $0.002110 | $0.002241 | 44.15 |
2026-10-18 | $0.002207 | $0.002258 | $0.002170 | $0.002181 | 10.34 |
2026-10-17 | $0.002277 | $0.002273 | $0.002206 | $0.002206 | 12.73 |
2026-10-16 | $0.002307 | $0.002397 | $0.002238 | $0.002261 | 113.89 |
2026-10-15 | $0.002344 | $0.002362 | $0.002219 | $0.002264 | 64.22 |
您可以在哪裡購買 SPRING
關於 SPRING 價格歷史數據
SPRING 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 SPRING 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 SPRING 價格歷史數據，其價值在 2022-05-05 飆升至歷史峰值，超過 $0.0353。另一方面，SPRING 價格軌跡的最低點（通常稱為「SPRING 歷史最低點」）出現在 2025-03-12。如果有人在此期間購買了 SPRING，那麼他目前將獲得 $0.0338 的可觀利潤。
按照設計，SPRING 的總供應量將達到 27,406,722 個。截至目目前，SPRING 的流通供應量約為 -- 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。
SPRING 歷史數據案例
以下是 SPRING 歷史數據在 SPRING 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SPRING 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 SPRING 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SPRING 歷史數據集，交易者可以獲取 SPRING 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 SPRING 的風險。他們還可以確定資產 SPRING 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 SPRING 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 SPRING 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 SPRING 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。
