轉帳
tensorprox 價格歷史
(SN91)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.9691 | $0.9850 | $0.8672 | $0.9068 | 231,691.38 |
2026-11-02 | $1.02 | $1.03 | $0.9604 | $0.9808 | 55,526.63 |
2026-11-01 | $1.04 | $1.06 | $1.00 | $1.02 | 110,584.92 |
2026-10-31 | -- | $0.9824 | $0.9265 | -- | -- |
2026-10-30 | $1.14 | $1.14 | $0.9265 | $0.9576 | 242,494.93 |
2026-10-29 | $1.11 | $1.16 | $1.08 | $1.14 | 125,895.03 |
2026-10-28 | $1.21 | $1.29 | $1.10 | $1.11 | 227,437.21 |
2026-10-27 | $1.11 | $1.21 | $1.09 | $1.21 | 317,729.73 |
2026-10-26 | $1.05 | $1.12 | $1.03 | $1.11 | 115,245.64 |
2026-10-25 | $0.9503 | $1.05 | $0.9447 | $1.05 | 174,287.27 |
2026-10-24 | $0.9726 | $0.9839 | $0.8965 | $0.9536 | 102,364.37 |
2026-10-23 | $1.00 | $1.01 | $0.9519 | $0.9732 | 156,115.06 |
2026-10-22 | $1.10 | $1.11 | $0.9955 | $1.00 | 41,930.36 |
2026-10-21 | $1.03 | $1.10 | $1.02 | $1.10 | 88,485.74 |
2026-10-20 | $1.05 | $1.09 | $1.01 | $1.02 | 183,618.47 |
2026-10-19 | $1.04 | $1.06 | $0.9918 | $1.05 | 27,270.15 |
2026-10-18 | $1.10 | $1.10 | $1.04 | $1.04 | 13,506.99 |
2026-10-17 | $1.19 | $1.19 | $1.09 | $1.09 | 33,611.45 |
2026-10-16 | $1.17 | $1.25 | $1.17 | $1.18 | 67,731.31 |
2026-10-15 | $1.25 | $1.26 | $1.12 | $1.17 | 55,760.13 |
您可以在哪裡購買 SN91
關於 SN91 價格歷史數據
SN91 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 SN91 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 SN91 價格歷史數據，其價值在 2026-05-07 飆升至歷史峰值，超過 $7.18。另一方面，SN91 價格軌跡的最低點（通常稱為「SN91 歷史最低點」）出現在 2026-04-03。如果有人在此期間購買了 SN91，那麼他目前將獲得 $7.16 的可觀利潤。
按照設計，SN91 的總供應量將達到 1,677,857.1 個。截至目目前，SN91 的流通供應量約為 1,677,857.1 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。
SN91 歷史數據案例
以下是 SN91 歷史數據在 SN91 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SN91 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 SN91 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SN91 歷史數據集，交易者可以獲取 SN91 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 SN91 的風險。他們還可以確定資產 SN91 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 SN91 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 SN91 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 SN91 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。
