Storm Trade 價格歷史
(STORM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-05 | -- | $0.004628 | $0.004442 | -- | -- |
2026-08-04 | $0.004597 | $0.004628 | $0.004442 | $0.004494 | 163,528.19 |
2026-08-03 | $0.004613 | $0.004653 | $0.004586 | $0.004608 | 139,964.64 |
2026-08-02 | $0.004566 | $0.004629 | $0.004563 | $0.004604 | 133,016.2 |
2026-08-01 | $0.004533 | $0.004609 | $0.004522 | $0.004578 | 132,480.39 |
2026-07-31 | $0.004578 | $0.004602 | $0.004513 | $0.004526 | 142,937.76 |
2026-07-30 | $0.004574 | $0.004615 | $0.004548 | $0.004578 | 136,238.68 |
2026-07-29 | $0.004699 | $0.004745 | $0.004573 | $0.004586 | 128,026.36 |
2026-07-28 | $0.004721 | $0.004758 | $0.004668 | $0.004696 | 144,854.14 |
2026-07-27 | $0.004835 | $0.004868 | $0.004721 | $0.004722 | 143,376.57 |
2026-07-26 | $0.004673 | $0.004905 | $0.004727 | $0.004836 | 145,294.37 |
2026-07-25 | $0.004882 | $0.004883 | $0.004666 | $0.004678 | 66,118.95 |
2026-07-24 | $0.004880 | $0.004900 | $0.004820 | $0.004883 | 108,198.27 |
2026-07-23 | -- | $0.005023 | $0.004884 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.004953 | $0.005036 | $0.004934 | $0.004969 | 103,724.44 |
2026-07-21 | $0.004639 | $0.004962 | $0.004703 | $0.004953 | 123,548.31 |
2026-07-20 | $0.004997 | $0.005033 | $0.004598 | $0.004639 | 124,099.15 |
2026-07-19 | $0.005094 | $0.005104 | $0.004971 | $0.004997 | 95,863.23 |
2026-07-18 | $0.005264 | $0.005293 | $0.005086 | $0.005089 | 99,951.36 |
2026-07-17 | $0.005273 | $0.005304 | $0.004991 | $0.005268 | 126,913.06 |
您可以在哪裡購買 STORM
關於 STORM 價格歷史數據
STORM 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 STORM 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 STORM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0447。另一方面，STORM 價格軌跡的最低點（通常稱為「STORM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 STORM，那麼他目前將獲得 $0.0408 的可觀利潤。
按照設計，STORM 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，STORM 的流通供應量約為 371,661,378 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。
STORM 歷史數據案例
以下是 STORM 歷史數據在 STORM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 STORM 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 STORM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 STORM 歷史數據集，交易者可以獲取 STORM 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 STORM 的風險。他們還可以確定資產 STORM 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 STORM 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 STORM 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 STORM 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。
