Sonic Name Service 價格歷史
(SNS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.001000 | $0.001028 | $0.000951 | $0.001017 | 194.14 |
2026-10-01 | $0.000993 | $0.001016 | $0.000943 | $0.001002 | 348.18 |
2026-09-30 | $0.000946 | $0.001015 | $0.000914 | $0.000993 | 191.47 |
2026-09-29 | $0.000949 | $0.000976 | $0.000821 | $0.000945 | 1,270.55 |
2026-09-28 | $0.001035 | $0.001064 | $0.000943 | $0.000949 | 204.93 |
2026-09-27 | $0.001123 | $0.001122 | $0.001034 | $0.001035 | 99.53 |
2026-09-26 | $0.001124 | $0.001149 | $0.001106 | $0.001124 | 156.48 |
2026-09-25 | $0.001118 | $0.001154 | $0.001105 | $0.001130 | 115.64 |
2026-09-24 | $0.001099 | $0.001203 | $0.001068 | $0.001119 | 566.29 |
2026-09-23 | $0.001312 | $0.001318 | $0.001073 | $0.001088 | 470.02 |
2026-09-22 | $0.001017 | $0.001368 | $0.000710 | $0.001312 | 726.25 |
2026-09-21 | $0.000824 | $0.001466 | $0.000748 | $0.001014 | 735.07 |
2026-09-20 | $0.000757 | $0.000854 | $0.000752 | $0.000826 | 85.48 |
2026-09-19 | $0.000742 | $0.000804 | $0.000747 | $0.000757 | 67.61 |
2026-09-18 | $0.000693 | $0.000760 | $0.000678 | $0.000735 | 160.44 |
2026-09-17 | $0.000636 | $0.000694 | $0.000634 | $0.000693 | 54.32 |
2026-09-16 | $0.000646 | $0.000655 | $0.000625 | $0.000636 | 25.41 |
2026-09-15 | $0.000662 | $0.000679 | $0.000451 | $0.000646 | 77.93 |
2026-09-14 | $0.000677 | $0.000673 | $0.000646 | $0.000662 | 215.33 |
2026-09-13 | $0.000749 | $0.000768 | $0.000586 | $0.000636 | 771.95 |
您可以在哪裡購買 SNS
關於 SNS 價格歷史數據
SNS 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 SNS 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 SNS 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0952。另一方面，SNS 價格軌跡的最低點（通常稱為「SNS 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SNS，那麼他目前將獲得 $0.0949 的可觀利潤。
按照設計，SNS 的總供應量將達到 97,619,530 個。截至目目前，SNS 的流通供應量約為 51,457,060.03 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。
SNS 歷史數據案例
以下是 SNS 歷史數據在 SNS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SNS 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 SNS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SNS 歷史數據集，交易者可以獲取 SNS 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 SNS 的風險。他們還可以確定資產 SNS 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 SNS 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 SNS 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 SNS 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。
