Scamcoin 價格歷史
(SCAM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-13 | $0.002574 | $0.002581 | $0.002483 | $0.002506 | 33,720.18 |
2026-09-12 | $0.002471 | $0.002576 | $0.002457 | $0.002576 | 47,540.63 |
2026-09-11 | $0.002459 | $0.002561 | $0.002419 | $0.002475 | 33,862.94 |
2026-09-10 | $0.002551 | $0.002565 | $0.002444 | $0.002464 | 26,785.03 |
2026-09-09 | $0.002574 | $0.002598 | $0.002527 | $0.002549 | 26,399.6 |
2026-09-08 | $0.002602 | $0.002587 | $0.002524 | $0.002584 | 36,322.66 |
2026-09-07 | $0.002678 | $0.002711 | $0.002560 | $0.002602 | 86,310.15 |
2026-09-06 | $0.002313 | $0.002689 | $0.002284 | $0.002680 | 200,723.72 |
2026-09-05 | $0.002102 | $0.002317 | $0.002098 | $0.002316 | 84,058.11 |
2026-09-04 | $0.002149 | $0.002170 | $0.002080 | $0.002101 | 31,995.82 |
2026-09-03 | $0.002129 | $0.002157 | $0.002058 | $0.002150 | 54,970.52 |
2026-09-02 | $0.002183 | $0.002169 | $0.002092 | $0.002132 | 32,835.69 |
2026-09-01 | $0.002201 | $0.002239 | $0.002147 | $0.002182 | 29,328.7 |
2026-08-31 | $0.002252 | $0.002266 | $0.002161 | $0.002198 | 35,332.11 |
2026-08-30 | $0.002222 | $0.002293 | $0.002218 | $0.002251 | 45,850.67 |
2026-08-29 | $0.002239 | $0.002250 | $0.002182 | $0.002221 | 44,549.67 |
2026-08-28 | $0.002059 | $0.002324 | $0.002061 | $0.002235 | 133,328.41 |
2026-08-27 | $0.001747 | $0.002063 | $0.001776 | $0.002059 | 47,964.41 |
2026-08-26 | $0.001808 | $0.001813 | $0.001731 | $0.001744 | 43,164.02 |
2026-08-25 | $0.001593 | $0.001901 | $0.001721 | $0.001816 | 124,473.02 |
您可以在哪裡購買 SCAM
關於 SCAM 價格歷史數據
SCAM 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 SCAM 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 SCAM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.002713。另一方面，SCAM 價格軌跡的最低點（通常稱為「SCAM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SCAM，那麼他目前將獲得 $0.002659 的可觀利潤。
按照設計，SCAM 的總供應量將達到 999,947,194.36 個。截至目目前，SCAM 的流通供應量約為 999,947,194.36 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。
SCAM 歷史數據案例
以下是 SCAM 歷史數據在 SCAM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SCAM 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 SCAM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SCAM 歷史數據集，交易者可以獲取 SCAM 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 SCAM 的風險。他們還可以確定資產 SCAM 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 SCAM 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 SCAM 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 SCAM 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。
