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Salesforce Tokenized Stock (Reality) 價格歷史
(RCRM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-04 | $221.21 | $233.85 | $218.56 | $230.85 | 3,666.99 |
2026-11-03 | -- | $222.61 | $217.79 | -- | -- |
2026-11-02 | -- | $228.49 | $228.48 | -- | -- |
2026-11-01 | -- | $228.49 | $228.49 | -- | -- |
2026-10-31 | -- | $232.52 | $227.78 | -- | -- |
2026-10-30 | -- | $232.26 | $226.82 | -- | -- |
2026-10-29 | $240.71 | $242.22 | $225.83 | $230.01 | 266.94 |
2026-10-28 | $242.69 | $243.80 | $236.20 | $240.34 | 1,596.16 |
2026-10-27 | $244.90 | $247.67 | $241.56 | $242.50 | 518.98 |
2026-10-26 | -- | $250.50 | $243.43 | -- | -- |
2026-10-25 | -- | $247.16 | $247.12 | -- | -- |
2026-10-24 | $245.09 | $248.78 | $245.24 | $247.13 | 950.16 |
2026-10-23 | $249.14 | $251.81 | $242.96 | $245.38 | 3,745.74 |
2026-10-22 | $242.72 | $250.55 | $238.91 | $249.62 | 1,615.35 |
2026-10-21 | $238.83 | $243.21 | $239.11 | $242.71 | 59.93 |
2026-10-20 | $240.12 | $244.70 | $233.79 | $239.14 | 263.84 |
2026-10-19 | -- | $242.03 | $237.44 | -- | -- |
2026-10-18 | -- | $239.19 | $239.14 | -- | -- |
2026-10-17 | $239.16 | $241.79 | $238.72 | $239.15 | 7,099.34 |
2026-10-16 | $245.76 | $251.70 | $237.39 | $238.72 | 205.6 |
您可以在哪裡購買 RCRM
關於 RCRM 價格歷史數據
RCRM 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 RCRM 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 RCRM 價格歷史數據，其價值在 2026-09-16 飆升至歷史峰值，超過 $262.19。另一方面，RCRM 價格軌跡的最低點（通常稱為「RCRM 歷史最低點」）出現在 2026-11-03。如果有人在此期間購買了 RCRM，那麼他目前將獲得 $44.41 的可觀利潤。
按照設計，RCRM 的總供應量將達到 64.15 個。截至目目前，RCRM 的流通供應量約為 64.15 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。
RCRM 歷史數據案例
以下是 RCRM 歷史數據在 RCRM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RCRM 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 RCRM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RCRM 歷史數據集，交易者可以獲取 RCRM 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 RCRM 的風險。他們還可以確定資產 RCRM 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 RCRM 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 RCRM 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 RCRM 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。
