Solanium 價格歷史
(SLIM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-05 | -- | $0.003678 | $0.003583 | -- | -- |
2026-08-04 | $0.003590 | $0.003652 | $0.003576 | $0.003631 | 119.08 |
2026-08-03 | $0.003778 | $0.003825 | $0.003554 | $0.003613 | 3,829.1 |
2026-08-02 | $0.003775 | $0.003821 | $0.003658 | $0.003758 | 257.87 |
2026-08-01 | $0.003777 | $0.003814 | $0.003741 | $0.003778 | 250.01 |
2026-07-31 | $0.004261 | $0.004282 | $0.003776 | $0.003792 | 7,324.18 |
2026-07-30 | $0.004682 | $0.004772 | $0.004226 | $0.004238 | 9,583.25 |
2026-07-29 | $0.004737 | $0.004763 | $0.004666 | $0.004675 | 129.4 |
2026-07-28 | $0.004837 | $0.004871 | $0.004646 | $0.004750 | 136.93 |
2026-07-27 | $0.004794 | $0.004946 | $0.004796 | $0.004835 | 119.74 |
2026-07-26 | $0.004748 | $0.004823 | $0.004726 | $0.004817 | 36.29 |
2026-07-25 | $0.004755 | $0.004770 | $0.004698 | $0.004726 | 94.44 |
2026-07-24 | $0.004909 | $0.004900 | $0.004723 | $0.004740 | 71.47 |
2026-07-23 | -- | $0.005036 | $0.004912 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.004987 | $0.005051 | $0.004937 | $0.005007 | 33.27 |
2026-07-21 | $0.005000 | $0.005083 | $0.004971 | $0.005012 | 737.71 |
2026-07-20 | $0.004926 | $0.005004 | $0.004873 | $0.005004 | 98.9 |
2026-07-19 | $0.004806 | $0.004935 | $0.004813 | $0.004925 | 82.75 |
2026-07-18 | $0.004854 | $0.004886 | $0.004787 | $0.004831 | 610.43 |
2026-07-17 | $0.004973 | $0.004967 | $0.004781 | $0.004845 | 66.21 |
您可以在哪裡購買 SLIM
關於 SLIM 價格歷史數據
SLIM 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 SLIM 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 SLIM 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $5.50。另一方面,SLIM 價格軌跡的最低點(通常稱為「SLIM 歷史最低點」)出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SLIM,那麼他目前將獲得 $5.50 的可觀利潤。
按照設計,SLIM 的總供應量將達到 99,991,903.74 個。截至目目前,SLIM 的流通供應量約為 99,991,903.74 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。
SLIM 歷史數據案例
以下是 SLIM 歷史數據在 SLIM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SLIM 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 SLIM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SLIM 歷史數據集,交易者可以獲取 SLIM 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 SLIM 的風險。他們還可以確定資產 SLIM 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 SLIM 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 SLIM 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 SLIM 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。
