swag coin 價格歷史
(SWAG)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-05 | -- | $0.002774 | $0.002707 | -- | -- |
2026-08-04 | $0.002836 | $0.002875 | $0.002707 | $0.002744 | 690.63 |
2026-08-03 | $0.002837 | $0.002902 | $0.002779 | $0.002855 | 624.11 |
2026-08-02 | $0.002722 | $0.002859 | $0.002631 | $0.002819 | 1,120.84 |
2026-08-01 | $0.002651 | $0.002754 | $0.002652 | $0.002724 | 718.1 |
2026-07-31 | $0.002676 | $0.002703 | $0.002627 | $0.002648 | 237.06 |
2026-07-30 | $0.002689 | $0.002692 | $0.002598 | $0.002662 | 969.03 |
2026-07-29 | $0.002794 | $0.002813 | $0.002671 | $0.002671 | 572.03 |
2026-07-28 | $0.002695 | $0.002812 | $0.002694 | $0.002805 | 814.28 |
2026-07-27 | $0.002820 | $0.002857 | $0.002686 | $0.002696 | 1,072.77 |
2026-07-26 | $0.002777 | $0.002844 | $0.002773 | $0.002838 | 272.28 |
2026-07-25 | $0.003223 | $0.003275 | $0.002324 | $0.002790 | 9,115.03 |
2026-07-24 | $0.003339 | $0.003354 | $0.003207 | $0.003249 | 151.1 |
2026-07-23 | -- | $0.003684 | $0.003341 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.003432 | $0.003670 | $0.003400 | $0.003647 | 1,136.41 |
2026-07-21 | $0.002896 | $0.004300 | $0.002867 | $0.003450 | 14,345.07 |
2026-07-20 | $0.002829 | $0.002901 | $0.002752 | $0.002900 | 1,893.03 |
2026-07-19 | $0.002817 | $0.002895 | $0.002801 | $0.002829 | 358.27 |
2026-07-18 | $0.002811 | $0.002858 | $0.002777 | $0.002831 | 184.52 |
2026-07-17 | $0.002998 | $0.002985 | $0.002758 | $0.002816 | 940.33 |
您可以在哪裡購買 SWAG
關於 SWAG 價格歷史數據
SWAG 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 SWAG 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 SWAG 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0989。另一方面，SWAG 價格軌跡的最低點（通常稱為「SWAG 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SWAG，那麼他目前將獲得 $0.0979 的可觀利潤。
按照設計，SWAG 的總供應量將達到 95,557,370 個。截至目目前，SWAG 的流通供應量約為 -- 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。
SWAG 歷史數據案例
以下是 SWAG 歷史數據在 SWAG 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SWAG 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 SWAG 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SWAG 歷史數據集，交易者可以獲取 SWAG 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 SWAG 的風險。他們還可以確定資產 SWAG 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 SWAG 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 SWAG 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 SWAG 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。
