
Serum 價格歷史
(SRM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-15 | $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 |
2026-10-10 | $0.006357 | $0.006337 | $0.006192 | $0.006263 | 7,013.24 |
2026-10-09 | $0.006305 | $0.006598 | $0.006096 | $0.006357 | 15,744.06 |
2026-10-08 | $0.006516 | $0.006580 | $0.006266 | $0.006295 | 16,549.97 |
2026-10-07 | $0.006567 | $0.006836 | $0.006241 | $0.006523 | 39,866.43 |
2026-10-06 | $0.006251 | $0.006730 | $0.006191 | $0.006567 | 10,185.87 |
2026-10-05 | $0.006523 | $0.006624 | $0.006233 | $0.006251 | 4,341.23 |
2026-10-04 | $0.006604 | $0.006668 | $0.006323 | $0.006523 | 11,039.07 |
2026-10-03 | $0.006514 | $0.006653 | $0.006263 | $0.006619 | 7,666.32 |
2026-10-02 | $0.006440 | $0.006594 | $0.005990 | $0.006514 | 12,154.41 |
2026-10-01 | $0.006697 | $0.006711 | $0.006434 | $0.006441 | 5,964.26 |
2026-09-30 | $0.006351 | $0.006722 | $0.006268 | $0.006697 | 9,529.55 |
2026-09-29 | $0.006533 | $0.006575 | $0.006123 | $0.006320 | 10,359.1 |
2026-09-28 | $0.006972 | $0.006963 | $0.006142 | $0.006532 | 11,299.53 |
2026-09-27 | $0.006616 | $0.007057 | $0.006308 | $0.006972 | 15,349.51 |
2026-09-26 | $0.006648 | $0.006697 | $0.006534 | $0.006616 | 13,368.61 |
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 1970-01-20 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 1970-01-21。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 9,992,470,395.61 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。
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。
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。


