Surf Lending 價格歷史
(SURF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-05 | -- | $0.1760 | $0.1590 | -- | -- |
2026-08-04 | $0.1617 | $0.1760 | $0.1571 | $0.1663 | 48,216.05 |
2026-08-03 | $0.1428 | $0.1622 | $0.1404 | $0.1622 | 25,076.66 |
2026-08-02 | $0.1314 | $0.1457 | $0.1284 | $0.1432 | 5,525.61 |
2026-08-01 | $0.1323 | $0.1340 | $0.1266 | $0.1314 | 7,969.11 |
2026-07-31 | $0.1391 | $0.1395 | $0.1274 | $0.1325 | 21,063.07 |
2026-07-30 | $0.1367 | $0.1429 | $0.1294 | $0.1396 | 28,352.51 |
2026-07-29 | $0.1423 | $0.1559 | $0.1367 | $0.1370 | 73,739.35 |
2026-07-28 | $0.1143 | $0.1487 | $0.1134 | $0.1460 | 55,292.2 |
2026-07-27 | $0.1097 | $0.1216 | $0.1092 | $0.1142 | 23,642.88 |
2026-07-26 | $0.1052 | $0.1109 | $0.1048 | $0.1099 | 6,914.67 |
2026-07-25 | $0.1081 | $0.1100 | $0.1023 | $0.1053 | 14,742.74 |
2026-07-24 | $0.1106 | $0.1121 | $0.1079 | $0.1081 | 6,233.95 |
2026-07-23 | -- | $0.1146 | $0.1093 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.1066 | $0.1141 | $0.1008 | $0.1117 | 23,005.5 |
2026-07-21 | $0.1107 | $0.1093 | $0.1002 | $0.1066 | 38,010.85 |
2026-07-20 | $0.1114 | $0.1166 | $0.1072 | $0.1099 | 19,184.89 |
2026-07-19 | $0.0933 | $0.1117 | $0.0918 | $0.1113 | 28,179.31 |
2026-07-18 | $0.0881 | $0.1014 | $0.0837 | $0.0934 | 72,526.91 |
2026-07-17 | $0.0889 | $0.0931 | $0.0846 | $0.0883 | 25,841.42 |
您可以在哪裡購買 SURF
關於 SURF 價格歷史數據
SURF 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 SURF 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 SURF 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.6064。另一方面，SURF 價格軌跡的最低點（通常稱為「SURF 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SURF，那麼他目前將獲得 $0.5737 的可觀利潤。
按照設計，SURF 的總供應量將達到 25,000,000 個。截至目目前，SURF 的流通供應量約為 19,999,991 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。
SURF 歷史數據案例
以下是 SURF 歷史數據在 SURF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SURF 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 SURF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SURF 歷史數據集，交易者可以獲取 SURF 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 SURF 的風險。他們還可以確定資產 SURF 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 SURF 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 SURF 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 SURF 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。
