Serum 價格歷史
(SRM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.007647 | $0.008881 | $0.007480 | $0.008767 | 72,828.33 |
2026-07-01 | $0.006092 | $0.007647 | $0.005972 | $0.007622 | 33,551.85 |
2026-06-30 | -- | $0.006904 | $0.006303 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.006904 | $0.006303 | -- | -- |
2026-06-28 | -- | $0.006904 | $0.006303 | -- | -- |
2026-06-27 | $0.006440 | $0.006690 | $0.006347 | $0.006626 | 15,028.03 |
2026-06-26 | $0.006547 | $0.006842 | $0.006381 | $0.006409 | 29,784.18 |
2026-06-25 | $0.006335 | $0.0103 | $0.006271 | $0.006625 | 222,049.73 |
2026-06-24 | $0.001577 | $0.006604 | $0.001399 | $0.006295 | 42,670.59 |
2026-06-23 | $0.005674 | $0.005912 | $0.001462 | $0.001579 | 3,457.43 |
2026-06-22 | -- | $0.005811 | $0.001739 | -- | -- |
2026-06-21 | $0.005621 | $0.005668 | $0.001739 | $0.005609 | 2,247.59 |
2026-06-20 | $0.005459 | $0.005647 | $0.005503 | $0.005621 | 1,899.79 |
2026-06-19 | $0.005492 | $0.005781 | $0.005395 | $0.005513 | 8,196.79 |
2026-06-18 | $0.005703 | $0.005713 | $0.005321 | $0.005489 | 5,246.51 |
2026-06-17 | $0.005683 | $0.005907 | $0.005551 | $0.005703 | 10,288.87 |
2026-06-16 | $0.005918 | $0.005911 | $0.001862 | $0.005683 | 5,238.94 |
2026-06-15 | $0.005880 | $0.006170 | $0.005861 | $0.005918 | 6,504.12 |
2026-06-14 | $0.006064 | $0.006048 | $0.005855 | $0.005891 | 2,009.46 |
2026-06-13 | $0.006000 | $0.006101 | $0.005933 | $0.006064 | 2,039.35 |
您可以在哪裡購買 SRM
關於 SRM 價格歷史數據
SRM 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 SRM 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 SRM 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $13.78。另一方面,SRM 價格軌跡的最低點(通常稱為「SRM 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SRM,那麼他目前將獲得 $13.78 的可觀利潤。
按照設計,SRM 的總供應量將達到 9,992,470,555.15 個。截至目目前,SRM 的流通供應量約為 372,782,297 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。
SRM 歷史數據案例
以下是 SRM 歷史數據在 SRM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SRM 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 SRM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SRM 歷史數據集,交易者可以獲取 SRM 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 SRM 的風險。他們還可以確定資產 SRM 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 SRM 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 SRM 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 SRM 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。
