Scotland Fan Token 價格歷史
(SFA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.5334 | $0.5622 | $0.5071 | $0.5257 | 11,071.61 |
2026-07-01 | $0.5879 | $0.5976 | $0.5148 | $0.5344 | 7,432.77 |
2026-06-30 | -- | $0.8119 | $0.6238 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.8119 | $0.6238 | -- | -- |
2026-06-28 | -- | $0.8119 | $0.6238 | -- | -- |
2026-06-27 | $0.5468 | $0.8439 | $0.5183 | $0.6505 | 187,808.22 |
2026-06-26 | $0.5139 | $0.6645 | $0.4613 | $0.5239 | 75,603.34 |
2026-06-25 | $0.5485 | $0.6313 | $0.4614 | $0.5139 | 23,361.67 |
2026-06-24 | $0.6013 | $0.6084 | $0.5374 | $0.5473 | 11,585.05 |
2026-06-23 | $0.6634 | $0.6567 | $0.5758 | $0.6016 | 9,636.63 |
2026-06-22 | $0.6788 | $0.7038 | $0.6253 | $0.6631 | 4,881.82 |
2026-06-21 | $0.6775 | $0.7381 | $0.6632 | $0.6788 | 20,783.89 |
2026-06-20 | $0.7285 | $0.9087 | $0.6588 | $0.6705 | 152,880.39 |
2026-06-19 | $0.6860 | $0.9697 | $0.6807 | $0.7285 | 6,915.89 |
2026-06-18 | $0.8211 | $0.8951 | $0.6762 | $0.6866 | 29,493.02 |
2026-06-17 | $0.8353 | $0.8762 | $0.8174 | $0.8210 | 40,351.24 |
2026-06-16 | $0.8618 | $0.8749 | $0.8170 | $0.8355 | 7,638.31 |
2026-06-15 | $0.8956 | $0.9111 | $0.8513 | $0.8608 | 10,907.65 |
2026-06-14 | $0.9424 | $0.9607 | $0.8881 | $0.8966 | 7,706.98 |
2026-06-13 | $0.9626 | $0.9715 | $0.9355 | $0.9426 | 7,896.53 |
您可以在哪裡購買 SFA
關於 SFA 價格歷史數據
SFA 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 SFA 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 SFA 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.86。另一方面,SFA 價格軌跡的最低點(通常稱為「SFA 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SFA,那麼他目前將獲得 $1.40 的可觀利潤。
按照設計,SFA 的總供應量將達到 19,816,458 個。截至目目前,SFA 的流通供應量約為 1,745,833.33 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。
SFA 歷史數據案例
以下是 SFA 歷史數據在 SFA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SFA 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 SFA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SFA 歷史數據集,交易者可以獲取 SFA 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 SFA 的風險。他們還可以確定資產 SFA 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 SFA 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 SFA 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 SFA 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。
