Stellar 價格歷史
(XLM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.2026 | $0.2044 | $0.1926 | $0.1989 | 280,101,050.42 |
2026-07-01 | $0.1826 | $0.2078 | $0.1815 | $0.2025 | 517,280,882.09 |
2026-06-30 | $0.1739 | $0.1876 | $0.1735 | $0.1837 | 172,909.48 |
2026-06-29 | $0.1705 | $0.1756 | $0.1689 | $0.1739 | 57,327.07 |
2026-06-28 | $0.1782 | $0.1780 | $0.1701 | $0.1706 | 105,949,425.19 |
2026-06-27 | $0.1771 | $0.1808 | $0.1735 | $0.1785 | 171,853,586.51 |
2026-06-26 | $0.1777 | $0.1800 | $0.1712 | $0.1775 | 231,707,978.75 |
2026-06-25 | $0.1850 | $0.1902 | $0.1741 | $0.1782 | 256,921,497.88 |
2026-06-24 | $0.1922 | $0.1974 | $0.1849 | $0.1852 | 175,672,071.7 |
2026-06-23 | $0.2099 | $0.2090 | $0.1909 | $0.1924 | 231,688,985.68 |
2026-06-22 | $0.2156 | $0.2170 | $0.2063 | $0.2089 | 203,988,359.74 |
2026-06-21 | $0.2153 | $0.2182 | $0.2097 | $0.2158 | 177,481,610.23 |
2026-06-20 | $0.2221 | $0.2224 | $0.2107 | $0.2155 | 233,713,894.73 |
2026-06-19 | $0.2380 | $0.2442 | $0.2147 | $0.2221 | 465,135,465.78 |
2026-06-18 | $0.2298 | $0.2518 | $0.2196 | $0.2370 | 828,928,088.89 |
2026-06-17 | $0.2191 | $0.2337 | $0.2144 | $0.2303 | 492,159,823.84 |
2026-06-16 | $0.2266 | $0.2343 | $0.2083 | $0.2196 | 934,781,180.15 |
2026-06-15 | $0.1818 | $0.2325 | $0.1813 | $0.2264 | 545,631,328.06 |
2026-06-14 | $0.1906 | $0.1897 | $0.1812 | $0.1817 | 146,202,927.17 |
2026-06-13 | $0.1895 | $0.1923 | $0.1835 | $0.1909 | 169,471,380.83 |
您可以在哪裡購買 XLM
關於 XLM 價格歷史數據
XLM 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 XLM 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 XLM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-18 飆升至歷史峰值，超過 $0.8756。另一方面，XLM 價格軌跡的最低點（通常稱為「XLM 歷史最低點」）出現在 1970-01-17。如果有人在此期間購買了 XLM，那麼他目前將獲得 $0.8751 的可觀利潤。
按照設計，XLM 的總供應量將達到 50,001,786,839.91 個。截至目目前，XLM 的流通供應量約為 33,987,736,437.84 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。
XLM 歷史數據案例
以下是 XLM 歷史數據在 XLM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 XLM 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 XLM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 XLM 歷史數據集，交易者可以獲取 XLM 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 XLM 的風險。他們還可以確定資產 XLM 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 XLM 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 XLM 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 XLM 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。
