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Shopify Tokenized Stock (Robinhood) 價格歷史
(SHOP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $160.13 | $160.41 | $128.31 | $142.90 | 17,885.46 |
2026-11-02 | $159.11 | $160.16 | $155.54 | $160.15 | 499.16 |
2026-11-01 | $159.71 | $160.02 | $154.80 | $159.10 | 427 |
2026-10-31 | -- | $167.39 | $155.54 | -- | -- |
2026-10-30 | $167.08 | $167.42 | $155.81 | $156.03 | 1,996.01 |
2026-10-29 | $166.17 | $169.48 | $163.97 | $166.73 | 2,176.2 |
2026-10-28 | $164.36 | $166.38 | $164.37 | $166.17 | 4,777.92 |
2026-10-27 | $169.53 | $169.30 | $164.36 | $164.39 | 5,419.86 |
2026-10-26 | $169.14 | $170.71 | $167.83 | $168.44 | 2,932.06 |
2026-10-25 | $166.97 | $170.16 | $165.88 | $169.14 | 1,058.54 |
2026-10-24 | $169.80 | $169.33 | $166.67 | $166.97 | 5,330.79 |
2026-10-23 | $168.79 | $170.00 | $165.52 | $169.93 | 2,483.38 |
2026-10-22 | $176.47 | $178.22 | $168.76 | $168.79 | 10,332 |
2026-10-21 | $175.10 | $176.65 | $172.38 | $176.47 | 7,020.71 |
2026-10-20 | $173.23 | $176.49 | $170.01 | $175.10 | 6,241.23 |
2026-10-19 | $169.51 | $173.85 | $169.21 | $173.23 | 6,505.93 |
2026-10-18 | $170.60 | $172.01 | $169.50 | $169.52 | 5,827.86 |
2026-10-17 | $175.20 | $176.68 | $166.76 | $170.60 | 8,690.5 |
2026-10-16 | $173.34 | $179.82 | $173.33 | $175.20 | 5,849.74 |
2026-10-15 | $173.25 | $173.47 | $164.79 | $173.34 | 12,073.23 |
您可以在哪裡購買 SHOP
關於 SHOP 價格歷史數據
SHOP 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 SHOP 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 SHOP 價格歷史數據，其價值在 2026-07-18 飆升至歷史峰值，超過 $528.48K。另一方面，SHOP 價格軌跡的最低點（通常稱為「SHOP 歷史最低點」）出現在 2026-07-13。如果有人在此期間購買了 SHOP，那麼他目前將獲得 $528.37K 的可觀利潤。
按照設計，SHOP 的總供應量將達到 484.67 個。截至目目前，SHOP 的流通供應量約為 484.67 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。
SHOP 歷史數據案例
以下是 SHOP 歷史數據在 SHOP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SHOP 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 SHOP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SHOP 歷史數據集，交易者可以獲取 SHOP 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 SHOP 的風險。他們還可以確定資產 SHOP 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 SHOP 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 SHOP 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 SHOP 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。
