Spectra 價格歷史
(SPECTRA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.002400 | $0.002636 | $0.002393 | $0.002624 | 489.88 |
2026-07-01 | $0.002413 | $0.002473 | $0.002341 | $0.002400 | 581.5 |
2026-06-30 | -- | $0.002502 | $0.002340 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.002502 | $0.002340 | -- | -- |
2026-06-28 | -- | $0.002502 | $0.002340 | -- | -- |
2026-06-27 | $0.002753 | $0.002810 | $0.002387 | $0.002494 | 4,132.79 |
2026-06-26 | $0.002724 | $0.002846 | $0.002672 | $0.002753 | 1,012.66 |
2026-06-25 | $0.002386 | $0.002982 | $0.002262 | $0.002724 | 2,909.26 |
2026-06-24 | $0.002987 | $0.002965 | $0.002386 | $0.002386 | 4,555.5 |
2026-06-23 | $0.003347 | $0.003499 | $0.002813 | $0.002987 | 6,437.27 |
2026-06-22 | -- | $0.003399 | $0.002857 | -- | -- |
2026-06-21 | $0.002785 | $0.002917 | $0.002844 | $0.002907 | 340.15 |
2026-06-20 | $0.002678 | $0.002848 | $0.002719 | $0.002785 | 309.05 |
2026-06-19 | $0.003033 | $0.002937 | $0.002534 | $0.002677 | 6,375.96 |
2026-06-18 | $0.002745 | $0.003114 | $0.002651 | $0.003018 | 2,743.5 |
2026-06-17 | $0.003185 | $0.003188 | $0.002610 | $0.002745 | 4,043.41 |
2026-06-16 | $0.002878 | $0.003235 | $0.002617 | $0.003185 | 6,024.67 |
2026-06-15 | $0.003371 | $0.003578 | $0.002240 | $0.002947 | 16,987.33 |
2026-06-14 | $0.002975 | $0.003622 | $0.002880 | $0.003372 | 3,637.18 |
2026-06-13 | $0.002831 | $0.002980 | $0.002831 | $0.002975 | 267.42 |
您可以在哪裡購買 SPECTRA
關於 SPECTRA 價格歷史數據
SPECTRA 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 SPECTRA 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 SPECTRA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2365。另一方面，SPECTRA 價格軌跡的最低點（通常稱為「SPECTRA 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SPECTRA，那麼他目前將獲得 $0.2346 的可觀利潤。
按照設計，SPECTRA 的總供應量將達到 731,000,428.25 個。截至目目前，SPECTRA 的流通供應量約為 468,338,453.37 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。
SPECTRA 歷史數據案例
以下是 SPECTRA 歷史數據在 SPECTRA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SPECTRA 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 SPECTRA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SPECTRA 歷史數據集，交易者可以獲取 SPECTRA 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 SPECTRA 的風險。他們還可以確定資產 SPECTRA 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 SPECTRA 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 SPECTRA 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 SPECTRA 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。
