Spintria 價格歷史
(SP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.004157 | $0.004179 | $0.004028 | $0.004114 | 9,589.74 |
2026-06-16 | $0.004510 | $0.004499 | $0.004118 | $0.004157 | 8,885.21 |
2026-06-15 | $0.004262 | $0.004523 | $0.004128 | $0.004489 | 12,404.54 |
2026-06-14 | $0.004290 | $0.004354 | $0.004130 | $0.004262 | 9,466.39 |
2026-06-13 | $0.004279 | $0.004339 | $0.004085 | $0.004290 | 9,797.13 |
2026-06-12 | -- | $0.004327 | $0.003908 | -- | -- |
2026-06-11 | $0.004080 | $0.004071 | $0.003753 | $0.003919 | 9,519.06 |
2026-06-10 | $0.004133 | $0.004179 | $0.003942 | $0.004102 | 9,258.88 |
2026-06-09 | $0.004208 | $0.004317 | $0.004005 | $0.004104 | 9,106.43 |
2026-06-08 | $0.004274 | $0.004416 | $0.004107 | $0.004208 | 10,695.18 |
2026-06-07 | $0.004038 | $0.004450 | $0.003945 | $0.004274 | 11,967.24 |
2026-06-06 | $0.003637 | $0.004070 | $0.003551 | $0.004038 | 9,061.05 |
2026-06-05 | $0.004279 | $0.004270 | $0.003583 | $0.003637 | 8,433.23 |
2026-06-04 | $0.004946 | $0.004926 | $0.004117 | $0.004270 | 8,358.29 |
2026-06-03 | $0.004786 | $0.005120 | $0.004702 | $0.004946 | 8,206.28 |
2026-06-02 | $0.005124 | $0.005529 | $0.004683 | $0.004786 | 7,527.63 |
2026-06-01 | $0.005514 | $0.005874 | $0.004624 | $0.005124 | 12,993.45 |
2026-05-31 | -- | $0.005694 | $0.005262 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.005694 | $0.005262 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.005694 | $0.005262 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 SP
關於 SP 價格歷史數據
SP 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 SP 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 SP 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0544。另一方面，SP 價格軌跡的最低點（通常稱為「SP 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SP，那麼他目前將獲得 $0.0529 的可觀利潤。
按照設計，SP 的總供應量將達到 888,704,032 個。截至目目前，SP 的流通供應量約為 51,564,266 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。
SP 歷史數據案例
以下是 SP 歷史數據在 SP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SP 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 SP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SP 歷史數據集，交易者可以獲取 SP 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 SP 的風險。他們還可以確定資產 SP 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 SP 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 SP 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 SP 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。
