Samsunspor Fan Token 價格歷史
(SAM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.1663 | $0.1928 | $0.1714 | $0.1746 | 216,458.14 |
2026-07-01 | $0.1619 | $0.1800 | $0.1599 | $0.1644 | 28,797.59 |
2026-06-30 | -- | $0.1477 | $0.1435 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.1477 | $0.1435 | -- | -- |
2026-06-28 | -- | $0.1477 | $0.1435 | -- | -- |
2026-06-27 | $0.1490 | $0.1474 | $0.1420 | $0.1443 | 29,878.25 |
2026-06-26 | $0.1471 | $0.1511 | $0.1422 | $0.1476 | 29,728.35 |
2026-06-25 | $0.1473 | $0.1486 | $0.1424 | $0.1471 | 34,039.22 |
2026-06-24 | $0.1401 | $0.1502 | $0.1385 | $0.1473 | 48,908.12 |
2026-06-23 | $0.1387 | $0.1538 | $0.1382 | $0.1401 | 180,661.32 |
2026-06-22 | -- | $0.1397 | $0.1373 | -- | -- |
2026-06-21 | $0.1367 | $0.1397 | $0.1365 | $0.1376 | 13,984.12 |
2026-06-20 | $0.1363 | $0.1382 | $0.1356 | $0.1367 | 19,820.94 |
2026-06-19 | $0.1329 | $0.1429 | $0.1329 | $0.1364 | 48,781.28 |
2026-06-18 | $0.1352 | $0.1353 | $0.1326 | $0.1333 | 51,949.73 |
2026-06-17 | $0.1309 | $0.1436 | $0.1309 | $0.1352 | 77,664.6 |
2026-06-16 | $0.1290 | $0.1317 | $0.1291 | $0.1309 | 49,617.27 |
2026-06-15 | $0.1306 | $0.1418 | $0.1265 | $0.1290 | 85,043.9 |
2026-06-14 | $0.1319 | $0.1319 | $0.1290 | $0.1306 | 43,703.42 |
2026-06-13 | $0.1295 | $0.1339 | $0.1286 | $0.1319 | 113,591.85 |
您可以在哪裡購買 SAM
關於 SAM 價格歷史數據
SAM 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 SAM 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 SAM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $19.44。另一方面，SAM 價格軌跡的最低點（通常稱為「SAM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SAM，那麼他目前將獲得 $19.32 的可觀利潤。
按照設計，SAM 的總供應量將達到 5,500,000 個。截至目目前，SAM 的流通供應量約為 2,211,909 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。
SAM 歷史數據案例
以下是 SAM 歷史數據在 SAM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SAM 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 SAM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SAM 歷史數據集，交易者可以獲取 SAM 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 SAM 的風險。他們還可以確定資產 SAM 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 SAM 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 SAM 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 SAM 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。
