
Serum 價格歷史
(SRM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-30 | $0.004787 | $0.004818 | $0.004512 | $0.004768 | 12,012.24 |
2026-10-29 | $0.004771 | $0.004922 | $0.004673 | $0.004796 | 5,349.86 |
2026-10-28 | $0.004855 | $0.004867 | $0.004727 | $0.004764 | 2,482.7 |
2026-10-27 | $0.004960 | $0.004942 | $0.004800 | $0.004855 | 2,139.57 |
2026-10-26 | $0.004970 | $0.004960 | $0.004871 | $0.004960 | 2,979.34 |
2026-10-25 | $0.004835 | $0.005013 | $0.004854 | $0.004970 | 3,495.86 |
2026-10-24 | $0.005087 | $0.005105 | $0.004835 | $0.004835 | 3,808.13 |
2026-10-23 | $0.005098 | $0.005119 | $0.005017 | $0.005087 | 4,128.52 |
2026-10-22 | $0.005256 | $0.005277 | $0.005098 | $0.005098 | 3,843.4 |
2026-10-21 | $0.005471 | $0.005672 | $0.005226 | $0.005256 | 11,083.22 |
2026-10-20 | $0.005438 | $0.005579 | $0.005379 | $0.005515 | 3,539.7 |
2026-10-19 | $0.005181 | $0.005541 | $0.005148 | $0.005437 | 5,720.95 |
2026-10-18 | $0.005271 | $0.005331 | $0.005176 | $0.005181 | 4,723.81 |
2026-10-17 | $0.005490 | $0.005516 | $0.005269 | $0.005269 | 6,068.11 |
2026-10-16 | $0.005489 | $0.005680 | $0.005392 | $0.005490 | 4,905.97 |
2026-10-15 | $0.005526 | $0.005558 | $0.005277 | $0.005463 | 7,091.18 |
2026-10-14 | $0.005741 | $0.005907 | $0.005517 | $0.005517 | 6,531.38 |
2026-10-13 | $0.005718 | $0.005936 | $0.005659 | $0.005741 | 10,367.95 |
2026-10-12 | $0.006280 | $0.006410 | $0.005667 | $0.005932 | 11,880.54 |
2026-10-11 | $0.006293 | $0.006388 | $0.006195 | $0.006295 | 4,322.66 |
您可以在哪裡購買 SRM
關於 SRM 價格歷史數據
SRM 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 SRM 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 SRM 價格歷史數據,其價值在 2021-09-11 飆升至歷史峰值,超過 $13.78。另一方面,SRM 價格軌跡的最低點(通常稱為「SRM 歷史最低點」)出現在 2026-07-16。如果有人在此期間購買了 SRM,那麼他目前將獲得 $13.78 的可觀利潤。
按照設計,SRM 的總供應量將達到 9,992,470,365.36 個。截至目目前,SRM 的流通供應量約為 372,782,297 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。
SRM 歷史數據案例
以下是 SRM 歷史數據在 SRM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SRM 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 SRM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SRM 歷史數據集,交易者可以獲取 SRM 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 SRM 的風險。他們還可以確定資產 SRM 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 SRM 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 SRM 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 SRM 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。


