Scamcoin 價格歷史
(SCAM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.004009 | $0.004218 | $0.004000 | $0.004049 | 39,659.79 |
2026-10-01 | $0.004112 | $0.004142 | $0.003995 | $0.004007 | 37,418.48 |
2026-09-30 | $0.004065 | $0.004220 | $0.004043 | $0.004105 | 33,866.67 |
2026-09-29 | $0.004083 | $0.004187 | $0.004018 | $0.004062 | 29,360.36 |
2026-09-28 | $0.004169 | $0.004229 | $0.004049 | $0.004089 | 34,084.92 |
2026-09-27 | $0.004171 | $0.004267 | $0.004114 | $0.004174 | 26,282.05 |
2026-09-26 | $0.004060 | $0.004181 | $0.004083 | $0.004170 | 31,518.88 |
2026-09-25 | $0.003809 | $0.004145 | $0.003799 | $0.004089 | 62,578.05 |
2026-09-24 | $0.003748 | $0.003831 | $0.003691 | $0.003812 | 37,076.66 |
2026-09-23 | $0.004150 | $0.004229 | $0.003685 | $0.003740 | 115,915.07 |
2026-09-22 | $0.004165 | $0.004219 | $0.004072 | $0.004148 | 33,056.44 |
2026-09-21 | $0.003879 | $0.004183 | $0.003897 | $0.004151 | 42,676.18 |
2026-09-20 | $0.003998 | $0.004020 | $0.003847 | $0.003886 | 31,343.68 |
2026-09-19 | $0.003922 | $0.004117 | $0.003951 | $0.003994 | 46,368.5 |
2026-09-18 | $0.003035 | $0.003953 | $0.003021 | $0.003937 | 188,616.76 |
2026-09-17 | $0.002928 | $0.003047 | $0.002899 | $0.003035 | 29,524.75 |
2026-09-16 | $0.002914 | $0.002945 | $0.002821 | $0.002924 | 41,881.16 |
2026-09-15 | $0.002626 | $0.003073 | $0.002632 | $0.002915 | 131,834.67 |
2026-09-14 | $0.002506 | $0.002626 | $0.002474 | $0.002618 | 46,140.15 |
2026-09-13 | $0.002574 | $0.002581 | $0.002483 | $0.002506 | 33,720.18 |
您可以在哪裡購買 SCAM
關於 SCAM 價格歷史數據
SCAM 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 SCAM 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 SCAM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.004280。另一方面，SCAM 價格軌跡的最低點（通常稱為「SCAM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SCAM，那麼他目前將獲得 $0.004226 的可觀利潤。
按照設計，SCAM 的總供應量將達到 999,947,194.36 個。截至目目前，SCAM 的流通供應量約為 999,947,194.36 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。
SCAM 歷史數據案例
以下是 SCAM 歷史數據在 SCAM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SCAM 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 SCAM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SCAM 歷史數據集，交易者可以獲取 SCAM 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 SCAM 的風險。他們還可以確定資產 SCAM 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 SCAM 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 SCAM 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 SCAM 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。
