SSV Network(SSV)今天
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SSV Network 價格歷史
(SSV)時間段: 2025-03-15 ~ 2026-03-16
2025-03-15
2026-03-16
USD
日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-03-15 | $2.684359 | $2.815 | $2.649 | $2.764199 | $9.518M |
2026-03-14 | $2.803573 | $2.808 | $2.669 | $2.683716 | $8.309M |
2026-03-13 | $2.702393 | $2.873 | $2.699 | $2.796064 | $11.310M |
2026-03-12 | $2.676989 | $2.786 | $2.668 | $2.702273 | $9.696M |
2026-03-11 | $2.686428 | $2.731 | $2.611 | $2.680028 | $9.694M |
2026-03-10 | $2.706098 | $2.746 | $2.599 | $2.690492 | $10.609M |
2026-03-09 | $2.612950 | $2.728 | $2.549 | $2.706813 | $10.747M |
2026-03-08 | $2.657965 | $2.687 | $2.534 | $2.616263 | $7.970M |
2026-03-07 | $2.696338 | $2.779 | $2.623 | $2.659726 | $8.720M |
2026-03-06 | $2.905172 | $2.918 | $2.672 | $2.697854 | $9.140M |
2026-03-05 | $2.72 | $3.02 | $2.67 | $2.88 | $12.038M |
2026-03-04 | $2.72 | $2.75 | $2.62 | $2.72 | $9.763M |
2026-03-03 | $2.59 | $2.83 | $2.58 | $2.72 | $11.283M |
2026-03-02 | $2.87 | $2.92 | $2.53 | $2.59 | $9.979M |
2026-03-01 | $2.81 | $2.87 | $2.62 | $2.87 | $10.492M |
2026-02-28 | $2.97 | $3.01 | $2.77 | $2.81 | $10.224M |
2026-02-27 | $2.985534 | $3.028 | $2.811 | $2.836 | $174.477K |
2026-02-26 | $3.121270 | $3.259 | $2.918 | $2.984489 | $11.443M |
2026-02-25 | $2.89 | $2.93 | $2.81 | $2.86 | $8.640M |
2026-02-24 | $2.96 | $3.01 | $2.8 | $2.89 | $8.984M |
* 範圍內最早的資料（UTC 時間）
** 範圍內的最新資料（UTC 時間）
您可以在哪裡購買 SSV
通過 LBank App 購買
數分鐘完成帳戶註冊，即可通過信用卡或銀行轉帳購買加密貨幣。
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關於 SSV 價格歷史數據
SSV 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 SSV 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 SSV 價格歷史數據，其價值在 2024-03-25 飆升至歷史峰值，超過 $65.82。另一方面，SSV 價格軌跡的最低點（通常稱為「SSV 歷史最低點」）出現在 2026-03-02。如果有人在此期間購買了 SSV，那麼他目前將獲得 $63.28999 的可觀利潤。
按照設計，SSV 的總供應量將達到 14M 個。截至目目前，SSV 的流通供應量約為 14M 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。
SSV 歷史數據案例
以下是 SSV 歷史數據在 SSV 交易中的一些使用方法
技術分析：
交易者使用歷史數據來分析 SSV 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。
根據歷史數據預測 SSV 價格：
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 SSV 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SSV 歷史數據集，交易者可以獲取 SSV 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。
風險管理：
通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 SSV 的風險。他們還可以確定資產 SSV 的波動性，從而做出明智的投資決策。
投資組合管理：
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。
訓練 SSV 交易機器人：
此外，用戶還可以選擇下載 SSV 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 SSV 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 SSV 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。
如何分析 SSV 蠟燭圖數據
SSV K線圖表在水平軸上顯示時間，垂直軸上顯示價格數據，與折線圖和柱狀圖類似。K線圖可能有兩種不同的顏色：綠色或紅色。綠色蠟燭表示在考慮期間價格上漲，而紅色蠟燭表示價格下降。
K線圖的簡單結構可以為用戶提供大量信息。比如技術分析則而可能會使用 K線圖數據來識別潛在的走勢反轉。
在 SSV 呈現橫盤行情的情況下，利用 開合約 並選擇看漲的產品來利用輕微上漲趨勢，或選擇看跌的產品來從溫和的下跌趨勢中獲利，可能會帶來更好的表現。
常見問題
歷史上的今天
2026-03-16
SSV Network(SSV)
