
HyperSwap 價格歷史
(SWAP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0387 | $0.0410 | $0.0373 | $0.0400 | 11,354.42 |
2026-06-16 | $0.0345 | $0.0405 | $0.0337 | $0.0388 | 13,295.61 |
2026-06-15 | $0.0316 | $0.0352 | $0.0313 | $0.0342 | 10,900.91 |
2026-06-14 | $0.0297 | $0.0320 | $0.0292 | $0.0316 | 8,477.52 |
2026-06-13 | $0.0293 | $0.0307 | $0.0283 | $0.0297 | 5,886.02 |
2026-06-12 | $0.0269 | $0.0301 | $0.0268 | $0.0293 | 6,020.08 |
2026-06-11 | $0.0253 | $0.0274 | $0.0243 | $0.0269 | 10,596.83 |
2026-06-10 | $0.0272 | $0.0276 | $0.0237 | $0.0252 | 20,833.14 |
2026-06-09 | $0.0297 | $0.0297 | $0.0272 | $0.0272 | 6,150.24 |
2026-06-08 | $0.0265 | $0.0301 | $0.0262 | $0.0297 | 3,119.41 |
2026-06-07 | $0.0249 | $0.0275 | $0.0221 | $0.0265 | 25,696.25 |
2026-06-06 | $0.0283 | $0.0297 | $0.0246 | $0.0250 | 27,607.65 |
2026-06-05 | $0.0328 | $0.0335 | $0.0278 | $0.0283 | 16,960.69 |
2026-06-04 | $0.0383 | $0.0400 | $0.0313 | $0.0329 | 31,935.12 |
2026-06-03 | $0.0391 | $0.0401 | $0.0370 | $0.0382 | 20,678.74 |
2026-06-02 | $0.0386 | $0.0416 | $0.0381 | $0.0391 | 20,875.19 |
2026-06-01 | $0.0368 | $0.0439 | $0.0361 | $0.0385 | 56,833.11 |
2026-05-31 | -- | $0.0314 | $0.0292 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0314 | $0.0292 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0314 | $0.0292 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 SWAP
關於 SWAP 價格歷史數據
SWAP 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 SWAP 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 SWAP 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.1589。另一方面,SWAP 價格軌跡的最低點(通常稱為「SWAP 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SWAP,那麼他目前將獲得 $0.1465 的可觀利潤。
按照設計,SWAP 的總供應量將達到 92,304,376.66 個。截至目目前,SWAP 的流通供應量約為 67,953,765.79 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。
SWAP 歷史數據案例
以下是 SWAP 歷史數據在 SWAP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SWAP 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 SWAP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SWAP 歷史數據集,交易者可以獲取 SWAP 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 SWAP 的風險。他們還可以確定資產 SWAP 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 SWAP 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 SWAP 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 SWAP 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。
