
Schrodinger 價格歷史
(SGR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-31 | -- | $0.2163 | $0.2028 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.2109 | $0.2163 | $0.2028 | $0.2089 | 623.65 |
2026-10-29 | $0.2105 | $0.2130 | $0.2038 | $0.2109 | 696.03 |
2026-10-28 | $0.2083 | $0.2129 | $0.2048 | $0.2106 | 623.23 |
2026-10-27 | $0.2077 | $0.2137 | $0.2045 | $0.2083 | 615.38 |
2026-10-26 | $0.2072 | $0.2171 | $0.2047 | $0.2077 | 663.15 |
2026-10-25 | $0.2158 | $0.2179 | $0.2052 | $0.2072 | 659.82 |
2026-10-24 | $0.2068 | $0.2171 | $0.2060 | $0.2158 | 688.29 |
2026-10-23 | $0.2138 | $0.2156 | $0.2062 | $0.2074 | 759.84 |
2026-10-22 | $0.2088 | $0.2172 | $0.2055 | $0.2138 | 849.57 |
2026-10-21 | $0.2149 | $0.2149 | $0.2076 | $0.2088 | 567.44 |
2026-10-20 | $0.2145 | $0.2160 | $0.2070 | $0.2149 | 641.95 |
2026-10-19 | $0.2176 | $0.2165 | $0.2040 | $0.2145 | 698.82 |
2026-10-18 | $0.2156 | $0.2195 | $0.2093 | $0.2176 | 1,357.55 |
2026-10-17 | $0.2100 | $0.2177 | $0.2093 | $0.2156 | 802.84 |
2026-10-16 | $0.2172 | $0.2172 | $0.2095 | $0.2100 | 607.38 |
2026-10-15 | $0.2172 | $0.2172 | $0.2106 | $0.2172 | 757.62 |
2026-10-14 | $0.2172 | $0.2178 | $0.2085 | $0.2172 | 719.37 |
2026-10-13 | $0.2172 | $0.2173 | $0.2077 | $0.2172 | 669.71 |
2026-10-12 | $0.2157 | $0.2172 | $0.2100 | $0.2172 | 739.92 |
您可以在哪裡購買 SGR
關於 SGR 價格歷史數據
SGR 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 SGR 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 SGR 價格歷史數據,其價值在 2024-05-06 飆升至歷史峰值,超過 $3.18。另一方面,SGR 價格軌跡的最低點(通常稱為「SGR 歷史最低點」)出現在 2025-12-05。如果有人在此期間購買了 SGR,那麼他目前將獲得 $3.00 的可觀利潤。
按照設計,SGR 的總供應量將達到 21,000,000 個。截至目目前,SGR 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。
SGR 歷史數據案例
以下是 SGR 歷史數據在 SGR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SGR 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 SGR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SGR 歷史數據集,交易者可以獲取 SGR 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 SGR 的風險。他們還可以確定資產 SGR 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 SGR 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 SGR 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 SGR 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。


