Saga 價格歷史
(SAGA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0132 | $0.0148 | $0.0132 | $0.0143 | 29,197,847.74 |
2026-06-16 | $0.0135 | $0.0135 | $0.0127 | $0.0133 | 6,945,123.89 |
2026-06-15 | $0.0127 | $0.0137 | $0.0125 | $0.0135 | 8,085,379.23 |
2026-06-14 | $0.0130 | $0.0140 | $0.0126 | $0.0127 | 12,183,668.16 |
2026-06-13 | $0.0126 | $0.0133 | $0.0125 | $0.0130 | 8,911,282.79 |
2026-06-12 | $0.0122 | $0.0136 | $0.0121 | $0.0125 | 49,232.5 |
2026-06-11 | $0.0123 | $0.0125 | $0.0117 | $0.0122 | 8,677,111.92 |
2026-06-10 | $0.0126 | $0.0128 | $0.0120 | $0.0124 | 8,609,439.08 |
2026-06-09 | $0.0137 | $0.0138 | $0.0123 | $0.0126 | 9,668,178.93 |
2026-06-08 | $0.0136 | $0.0140 | $0.0131 | $0.0137 | 9,425,834.78 |
2026-06-07 | $0.0135 | $0.0139 | $0.0132 | $0.0136 | 10,220,308.56 |
2026-06-06 | $0.0139 | $0.0143 | $0.0126 | $0.0135 | 17,542,885.82 |
2026-06-05 | $0.0157 | $0.0159 | $0.0136 | $0.0139 | 14,518,681.92 |
2026-06-04 | $0.0171 | $0.0183 | $0.0148 | $0.0157 | 20,739,220.31 |
2026-06-03 | $0.0166 | $0.0175 | $0.0162 | $0.0171 | 11,658,006.76 |
2026-06-02 | $0.0174 | $0.0182 | $0.0162 | $0.0166 | 13,458,416.97 |
2026-06-01 | $0.0176 | $0.0182 | $0.0170 | $0.0174 | 14,531,717.34 |
2026-05-31 | $0.0180 | $0.0183 | $0.0174 | $0.0177 | 26,147.62 |
2026-05-30 | $0.0182 | $0.0184 | $0.0177 | $0.0180 | 26,585.34 |
2026-05-29 | $0.0181 | $0.0191 | $0.0177 | $0.0182 | 40,376 |
您可以在哪裡購買 SAGA
關於 SAGA 價格歷史數據
SAGA 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 SAGA 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 SAGA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $7.60。另一方面，SAGA 價格軌跡的最低點（通常稱為「SAGA 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SAGA，那麼他目前將獲得 $7.59 的可觀利潤。
按照設計，SAGA 的總供應量將達到 1,083,112,683 個。截至目目前，SAGA 的流通供應量約為 319,338,558 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。
SAGA 歷史數據案例
以下是 SAGA 歷史數據在 SAGA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SAGA 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 SAGA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SAGA 歷史數據集，交易者可以獲取 SAGA 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 SAGA 的風險。他們還可以確定資產 SAGA 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 SAGA 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 SAGA 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 SAGA 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。
