Storm Trade 價格歷史
(STORM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-03 | $0.005977 | $0.006119 | $0.005920 | $0.006101 | 109,631.03 |
2026-07-02 | $0.005845 | $0.006095 | $0.005755 | $0.005953 | 116,086.28 |
2026-07-01 | $0.005883 | $0.005906 | $0.005676 | $0.005848 | 120,573.42 |
2026-06-30 | -- | $0.006002 | $0.005941 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.006002 | $0.005941 | -- | -- |
2026-06-28 | -- | $0.006002 | $0.005941 | -- | -- |
2026-06-27 | $0.005966 | $0.006005 | $0.005936 | $0.005972 | 101,070.24 |
2026-06-26 | $0.005933 | $0.006042 | $0.005933 | $0.005966 | 105,692.83 |
2026-06-25 | $0.005986 | $0.006077 | $0.005891 | $0.005954 | 98,297.55 |
2026-06-24 | $0.005971 | $0.006153 | $0.005964 | $0.005964 | 80,277.17 |
2026-06-23 | $0.006131 | $0.006301 | $0.005910 | $0.005990 | 121,860.74 |
2026-06-22 | -- | $0.006264 | $0.005996 | -- | -- |
2026-06-21 | $0.006083 | $0.006305 | $0.006068 | $0.006235 | 90,086.92 |
2026-06-20 | $0.005921 | $0.006084 | $0.005907 | $0.006083 | 78,648.49 |
2026-06-19 | $0.005952 | $0.006080 | $0.005912 | $0.005921 | 91,314.76 |
2026-06-18 | $0.005727 | $0.005987 | $0.005671 | $0.005928 | 93,692.81 |
2026-06-17 | $0.005774 | $0.005797 | $0.005662 | $0.005727 | 96,620.22 |
2026-06-16 | $0.005916 | $0.005941 | $0.005767 | $0.005791 | 112,707.16 |
2026-06-15 | $0.005930 | $0.005959 | $0.005854 | $0.005916 | 103,490.8 |
2026-06-14 | $0.005866 | $0.005952 | $0.005863 | $0.005932 | 89,527.47 |
您可以在哪裡購買 STORM
關於 STORM 價格歷史數據
STORM 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 STORM 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 STORM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0447。另一方面，STORM 價格軌跡的最低點（通常稱為「STORM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 STORM，那麼他目前將獲得 $0.0408 的可觀利潤。
按照設計，STORM 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，STORM 的流通供應量約為 361,661,378 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。
STORM 歷史數據案例
以下是 STORM 歷史數據在 STORM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 STORM 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 STORM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 STORM 歷史數據集，交易者可以獲取 STORM 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 STORM 的風險。他們還可以確定資產 STORM 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 STORM 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 STORM 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 STORM 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。
