Safe 價格歷史
(SAFE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-01 | $0.1242 | $0.1299 | $0.1188 | $0.1223 | 1,781,615.32 |
2026-05-31 | $0.1268 | $0.1280 | $0.1234 | $0.1245 | 546.77 |
2026-05-30 | $0.1333 | $0.1329 | $0.1265 | $0.1268 | 747.33 |
2026-05-29 | $0.1282 | $0.1342 | $0.1256 | $0.1329 | 5,778.74 |
2026-05-28 | $0.1408 | $0.1409 | $0.1278 | $0.1280 | 1,399.72 |
2026-05-27 | $0.1380 | $0.1424 | $0.1347 | $0.1408 | 1,620,414.28 |
2026-05-26 | $0.1493 | $0.1516 | $0.1380 | $0.1380 | 1,660,330.16 |
2026-05-25 | $0.1476 | $0.1513 | $0.1434 | $0.1492 | 1,235,274.64 |
2026-05-24 | $0.1514 | $0.1609 | $0.1456 | $0.1477 | 2,391,765.78 |
2026-05-23 | $0.1513 | $0.1528 | $0.1374 | $0.1507 | 3,507,814.3 |
2026-05-22 | $0.1472 | $0.1701 | $0.1466 | $0.1515 | 8,249,146.84 |
2026-05-21 | $0.1362 | $0.1494 | $0.1372 | $0.1470 | 2,686,656.95 |
2026-05-20 | $0.1363 | $0.1375 | $0.1324 | $0.1360 | 1,243,168.12 |
2026-05-19 | $0.1333 | $0.1426 | $0.1332 | $0.1363 | 1,318,469.08 |
2026-05-18 | $0.1356 | $0.1373 | $0.1297 | $0.1334 | 3,240,578.44 |
2026-05-17 | $0.1383 | $0.1404 | $0.1350 | $0.1356 | 803,182.11 |
2026-05-16 | $0.1412 | $0.1436 | $0.1356 | $0.1382 | 1,259,709.3 |
2026-05-15 | $0.1522 | $0.1520 | $0.1390 | $0.1412 | 1,572,040.45 |
2026-05-14 | $0.1477 | $0.1532 | $0.1446 | $0.1524 | 1,414,165.95 |
2026-05-13 | $0.1539 | $0.1581 | $0.1463 | $0.1471 | 2,577,381.4 |
您可以在哪裡購買 SAFE1
關於 SAFE 價格歷史數據
SAFE 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 SAFE 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 SAFE 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $3.56。另一方面，SAFE 價格軌跡的最低點（通常稱為「SAFE 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SAFE，那麼他目前將獲得 $3.47 的可觀利潤。
按照設計，SAFE 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，SAFE 的流通供應量約為 749,822,766 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。
SAFE 歷史數據案例
以下是 SAFE 歷史數據在 SAFE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SAFE 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 SAFE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SAFE 歷史數據集，交易者可以獲取 SAFE 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 SAFE 的風險。他們還可以確定資產 SAFE 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 SAFE 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 SAFE 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 SAFE 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。
