Scroll 價格歷史
(SCR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-21 | $0.0228 | $0.0241 | $0.0225 | $0.0240 | 2,018,360.1 |
2026-07-20 | $0.0230 | $0.0230 | $0.0221 | $0.0228 | 1,642.68 |
2026-07-19 | $0.0228 | $0.0233 | $0.0226 | $0.0230 | 1,311,716.57 |
2026-07-18 | $0.0238 | $0.0241 | $0.0226 | $0.0229 | 1,445,787.96 |
2026-07-17 | $0.0251 | $0.0250 | $0.0235 | $0.0239 | 2,056,358.48 |
2026-07-16 | $0.0238 | $0.0255 | $0.0238 | $0.0251 | 3,678,271.48 |
2026-07-15 | $0.0262 | $0.0263 | $0.0232 | $0.0239 | 4,244,510.73 |
2026-07-14 | $0.0253 | $0.0265 | $0.0247 | $0.0261 | 2,382,642.14 |
2026-07-13 | $0.0263 | $0.0263 | $0.0250 | $0.0253 | 1,953,583.06 |
2026-07-12 | $0.0271 | $0.0274 | $0.0261 | $0.0263 | 2,543,851.34 |
2026-07-11 | $0.0272 | $0.0273 | $0.0268 | $0.0271 | 1,611,150.24 |
2026-07-10 | $0.0268 | $0.0276 | $0.0267 | $0.0272 | 2,618,029.24 |
2026-07-09 | $0.0259 | $0.0273 | $0.0259 | $0.0267 | 3,147,766.93 |
2026-07-08 | $0.0284 | $0.0285 | $0.0256 | $0.0259 | 2,336,487.9 |
2026-07-07 | $0.0290 | $0.0295 | $0.0279 | $0.0283 | 3,161,673.45 |
2026-07-06 | $0.0289 | $0.0294 | $0.0277 | $0.0291 | 1,952,222.47 |
2026-07-05 | $0.0298 | $0.0301 | $0.0283 | $0.0289 | 1,840,581.04 |
2026-07-04 | $0.0298 | $0.0305 | $0.0292 | $0.0298 | 2,229,098.48 |
2026-07-03 | $0.0293 | $0.0300 | $0.0288 | $0.0298 | 1,818,191.89 |
2026-07-02 | $0.0280 | $0.0304 | $0.0280 | $0.0293 | 3,894,960.84 |
您可以在哪裡購買 SCR
關於 SCR 價格歷史數據
SCR 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 SCR 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 SCR 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.43。另一方面，SCR 價格軌跡的最低點（通常稱為「SCR 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SCR，那麼他目前將獲得 $1.41 的可觀利潤。
按照設計，SCR 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，SCR 的流通供應量約為 190,000,000 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。
SCR 歷史數據案例
以下是 SCR 歷史數據在 SCR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SCR 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 SCR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SCR 歷史數據集，交易者可以獲取 SCR 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 SCR 的風險。他們還可以確定資產 SCR 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 SCR 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 SCR 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 SCR 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。
