MUSHROOM 價格歷史
(SHROOM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.009907 | $0.0148 | $0.0102 | $0.0126 | 1,505,583.83 |
2026-10-01 | $0.0151 | $0.0141 | $0.009820 | $0.0101 | 1,318,611.31 |
2026-09-30 | $0.0194 | $0.0193 | $0.0136 | $0.0150 | 959,647.18 |
2026-09-29 | $0.0170 | $0.0221 | $0.0173 | $0.0194 | 1,899,896.76 |
2026-09-28 | $0.0181 | $0.0186 | $0.0166 | $0.0170 | 868,010.28 |
2026-09-27 | $0.0229 | $0.0224 | $0.0177 | $0.0183 | 944,142.41 |
2026-09-26 | $0.0239 | $0.0272 | $0.0210 | $0.0226 | 2,078,756.57 |
2026-09-25 | $0.0185 | $0.0316 | $0.0171 | $0.0240 | 3,785,583.09 |
2026-09-24 | $0.0184 | $0.0189 | $0.0155 | $0.0185 | 2,037,752.73 |
2026-09-23 | $0.0120 | $0.0245 | $0.0115 | $0.0183 | 4,070,312.77 |
2026-09-22 | $0.0118 | $0.0161 | $0.0110 | $0.0122 | 1,901,807.6 |
2026-09-21 | $0.0122 | $0.0123 | $0.0100 | $0.0116 | 1,989,199.96 |
2026-09-20 | $0.0158 | $0.0165 | $0.0115 | $0.0122 | 1,675,431.83 |
2026-09-19 | $0.0153 | $0.0191 | $0.0117 | $0.0157 | 5,708,438.8 |
2026-09-18 | $0.0128 | $0.0185 | $0.0117 | $0.0153 | 3,884,791.17 |
2026-09-17 | $0.008374 | $0.0150 | $0.007260 | $0.0126 | 2,952,652.68 |
2026-09-16 | $0.008210 | $0.009310 | $0.006090 | $0.008290 | 2,278,228.59 |
2026-09-15 | $0.004842 | $0.0119 | $0.005270 | $0.008226 | 6,521,656.28 |
2026-09-14 | $0.007952 | $0.007920 | $0.003970 | $0.005374 | 3,069,442.8 |
2026-09-13 | $0.0107 | $0.0105 | $0.007310 | $0.007889 | 1,900,653.88 |
您可以在哪裡購買 SHROOM
關於 SHROOM 價格歷史數據
SHROOM 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 SHROOM 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 SHROOM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.0583。另一方面，SHROOM 價格軌跡的最低點（通常稱為「SHROOM 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SHROOM，那麼他目前將獲得 $0.0543 的可觀利潤。
按照設計，SHROOM 的總供應量將達到 985,817,168.22 個。截至目目前，SHROOM 的流通供應量約為 985,817,168.22 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。
我們的歷史比特幣價格數據集包括 1 分鐘、1 天、1 週和 1 個個月的數據（開盤價/最高價/最低價/收盤價/成交量）。這些數據集經過嚴格測試，以確保一致性、完整整性和準確性。該設計專門用於交易模擬和回測，可供免費下載，並實時更新。
SHROOM 歷史數據案例
以下是 SHROOM 歷史數據在 SHROOM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SHROOM 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 SHROOM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SHROOM 歷史數據集，交易者可以獲取 SHROOM 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 SHROOM 的風險。他們還可以確定資產 SHROOM 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 SHROOM 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 SHROOM 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 SHROOM 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。
