Spring Token 價格歷史
(SPRING)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.002240 | $0.002305 | $0.002100 | $0.002148 | 174.55 |
2026-07-01 | $0.002151 | $0.002247 | $0.002072 | $0.002240 | 167.46 |
2026-06-30 | -- | $0.002263 | $0.002181 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.002263 | $0.002181 | -- | -- |
2026-06-28 | -- | $0.002263 | $0.002181 | -- | -- |
2026-06-27 | $0.002183 | $0.002234 | $0.002167 | $0.002230 | 86.53 |
2026-06-26 | $0.002211 | $0.002273 | $0.002152 | $0.002189 | 129.83 |
2026-06-25 | $0.002311 | $0.002332 | $0.002148 | $0.002211 | 65.64 |
2026-06-24 | $0.002421 | $0.002479 | $0.002309 | $0.002309 | 150.67 |
2026-06-23 | $0.002473 | $0.002496 | $0.002365 | $0.002419 | 95.84 |
2026-06-22 | -- | $0.002502 | $0.002409 | -- | -- |
2026-06-21 | $0.002491 | $0.002489 | $0.002422 | $0.002451 | 207.11 |
2026-06-20 | $0.002541 | $0.002587 | $0.002464 | $0.002491 | 251.71 |
2026-06-19 | $0.002395 | $0.002542 | $0.002390 | $0.002542 | 135.88 |
2026-06-18 | $0.002549 | $0.002574 | $0.002381 | $0.002395 | 202.47 |
2026-06-17 | $0.002485 | $0.002559 | $0.002452 | $0.002549 | 99.47 |
2026-06-16 | $0.002551 | $0.002558 | $0.002475 | $0.002490 | 124.21 |
2026-06-15 | $0.002421 | $0.002551 | $0.002405 | $0.002551 | 147.65 |
2026-06-14 | $0.002443 | $0.002446 | $0.002400 | $0.002422 | 120.88 |
2026-06-13 | $0.002371 | $0.002480 | $0.002360 | $0.002444 | 119.5 |
您可以在哪裡購買 SPRING
關於 SPRING 價格歷史數據
SPRING 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 SPRING 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 SPRING 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $0.0353。另一方面,SPRING 價格軌跡的最低點(通常稱為「SPRING 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SPRING,那麼他目前將獲得 $0.0338 的可觀利潤。
按照設計,SPRING 的總供應量將達到 26,780,586 個。截至目目前,SPRING 的流通供應量約為 -- 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。
SPRING 歷史數據案例
以下是 SPRING 歷史數據在 SPRING 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SPRING 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 SPRING 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SPRING 歷史數據集,交易者可以獲取 SPRING 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 SPRING 的風險。他們還可以確定資產 SPRING 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 SPRING 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 SPRING 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 SPRING 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。
