Storm Trade 價格歷史
(STORM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.003701 | $0.003768 | $0.003700 | $0.003708 | 211,656.18 |
2026-10-01 | $0.003763 | $0.003782 | $0.003687 | $0.003698 | 186,931.86 |
2026-09-30 | $0.003860 | $0.003860 | $0.003752 | $0.003764 | 209,611.96 |
2026-09-29 | $0.003929 | $0.004034 | $0.003837 | $0.003859 | 201,266.57 |
2026-09-28 | $0.003917 | $0.004048 | $0.003899 | $0.003943 | 220,118.17 |
2026-09-27 | $0.003744 | $0.003978 | $0.003733 | $0.003910 | 217,130.67 |
2026-09-26 | $0.003574 | $0.003744 | $0.003573 | $0.003736 | 204,976.48 |
2026-09-25 | $0.003740 | $0.003682 | $0.003555 | $0.003575 | 208,969.42 |
2026-09-24 | $0.003552 | $0.003761 | $0.003567 | $0.003750 | 205,006.18 |
2026-09-23 | $0.003496 | $0.003599 | $0.003494 | $0.003553 | 206,428.04 |
2026-09-22 | $0.003447 | $0.003498 | $0.003431 | $0.003498 | 198,387.38 |
2026-09-21 | $0.003411 | $0.003451 | $0.003400 | $0.003446 | 197,825.37 |
2026-09-20 | $0.003454 | $0.003458 | $0.003409 | $0.003412 | 195,276.2 |
2026-09-19 | $0.003466 | $0.003472 | $0.003441 | $0.003452 | 195,644.24 |
2026-09-18 | $0.003446 | $0.003486 | $0.003434 | $0.003464 | 204,071.65 |
2026-09-17 | $0.003429 | $0.003449 | $0.003387 | $0.003445 | 191,195.76 |
2026-09-16 | $0.003429 | $0.003438 | $0.003406 | $0.003431 | 137,848.4 |
2026-09-15 | $0.003431 | $0.003473 | $0.003419 | $0.003430 | 121,154.69 |
2026-09-14 | $0.003481 | $0.003495 | $0.003423 | $0.003432 | 150,670.04 |
2026-09-13 | $0.003550 | $0.003576 | $0.003476 | $0.003487 | 172,071.05 |
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 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 STORM，那麼他目前將獲得 $0.0413 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 371,661,378 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。
