Small Thing 價格歷史
(ST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-05 | -- | $0.001108 | $0.001073 | -- | -- |
2026-08-04 | $0.001104 | $0.001113 | $0.001083 | $0.001088 | 25,165.89 |
2026-08-03 | $0.001095 | $0.001118 | $0.001082 | $0.001099 | 25,096.14 |
2026-08-02 | $0.001073 | $0.001120 | $0.001057 | $0.001095 | 24,932.59 |
2026-08-01 | $0.001084 | $0.001096 | $0.001066 | $0.001074 | 25,142.27 |
2026-07-31 | $0.001137 | $0.001139 | $0.001083 | $0.001087 | 25,118.67 |
2026-07-30 | $0.001108 | $0.001145 | $0.001086 | $0.001137 | 25,274.89 |
2026-07-29 | $0.001140 | $0.001144 | $0.001096 | $0.001102 | 25,241.02 |
2026-07-28 | $0.001172 | $0.001188 | $0.001101 | $0.001140 | 25,290.34 |
2026-07-27 | $0.001168 | $0.001212 | $0.001161 | $0.001172 | 25,154.02 |
2026-07-26 | $0.001148 | $0.001175 | $0.001149 | $0.001170 | 25,013.94 |
2026-07-25 | $0.001168 | $0.001180 | $0.001146 | $0.001148 | 25,358.89 |
2026-07-24 | $0.001231 | $0.001239 | $0.001163 | $0.001168 | 25,680.12 |
2026-07-23 | -- | $0.001300 | $0.001225 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.001350 | $0.001341 | $0.001275 | $0.001277 | 25,114.56 |
2026-07-21 | $0.001423 | $0.001481 | $0.001335 | $0.001351 | 28,726.38 |
2026-07-20 | $0.001336 | $0.001443 | $0.001311 | $0.001423 | 25,271.21 |
2026-07-19 | $0.001326 | $0.001359 | $0.001324 | $0.001336 | 25,227.49 |
2026-07-18 | $0.001406 | $0.001420 | $0.001321 | $0.001325 | 26,041.6 |
2026-07-17 | $0.001429 | $0.001453 | $0.001335 | $0.001406 | 24,829.4 |
您可以在哪裡購買 ST
關於 ST 價格歷史數據
ST 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 ST 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 ST 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.1054。另一方面，ST 價格軌跡的最低點（通常稱為「ST 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ST，那麼他目前將獲得 $0.1043 的可觀利潤。
按照設計，ST 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，ST 的流通供應量約為 398,644,565.62 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。
ST 歷史數據案例
以下是 ST 歷史數據在 ST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ST 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 ST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ST 歷史數據集，交易者可以獲取 ST 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 ST 的風險。他們還可以確定資產 ST 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 ST 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 ST 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 ST 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。
