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Singularity Finance 價格歷史
(SFI)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-31 | -- | $0.003308 | $0.003154 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.003401 | $0.004161 | $0.003154 | $0.003224 | 139.7 |
2026-10-29 | $0.003355 | $0.003414 | $0.003299 | $0.003404 | 837.16 |
2026-10-28 | $0.003418 | $0.003515 | $0.003353 | $0.003358 | 107.32 |
2026-10-27 | $0.003495 | $0.003571 | $0.003326 | $0.003416 | 1,749.06 |
2026-10-26 | $0.003491 | $0.003592 | $0.003372 | $0.003491 | 9.36 |
2026-10-25 | $0.003364 | $0.003582 | $0.003362 | $0.003492 | 294.3 |
2026-10-24 | $0.003609 | $0.003618 | $0.003358 | $0.003372 | 210.67 |
2026-10-23 | -- | $0.003626 | $0.003424 | -- | -- |
2026-10-22 | -- | $0.003688 | $0.003462 | -- | -- |
2026-10-21 | $0.003555 | $0.003765 | $0.003516 | $0.003631 | 117.36 |
2026-10-20 | $0.003608 | $0.003721 | $0.003407 | $0.003560 | 1,658.76 |
2026-10-19 | $0.003620 | $0.003678 | $0.003551 | $0.003603 | 318.69 |
2026-10-18 | $0.003535 | $0.003711 | $0.003523 | $0.003622 | 744.79 |
2026-10-17 | $0.003556 | $0.003647 | $0.003527 | $0.003537 | 72.15 |
2026-10-16 | $0.003608 | $0.003732 | $0.003519 | $0.003553 | 682.64 |
2026-10-15 | $0.003518 | $0.003612 | $0.003403 | $0.003610 | 1,172.67 |
2026-10-14 | $0.003784 | $0.003804 | $0.003477 | $0.003514 | 2,584.22 |
2026-10-13 | $0.003713 | $0.003806 | $0.003613 | $0.003792 | 205.72 |
2026-10-12 | $0.003947 | $0.003981 | $0.003696 | $0.003713 | 1,485.83 |
您可以在哪裡購買 SFI
關於 SFI 價格歷史數據
SFI 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 SFI 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 SFI 價格歷史數據，其價值在 2025-02-10 飆升至歷史峰值，超過 $0.2042。另一方面，SFI 價格軌跡的最低點（通常稱為「SFI 歷史最低點」）出現在 2026-08-13。如果有人在此期間購買了 SFI，那麼他目前將獲得 $0.2018 的可觀利潤。
按照設計，SFI 的總供應量將達到 500,000,000 個。截至目目前，SFI 的流通供應量約為 208,446,759.78 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。
SFI 歷史數據案例
以下是 SFI 歷史數據在 SFI 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SFI 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 SFI 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SFI 歷史數據集，交易者可以獲取 SFI 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 SFI 的風險。他們還可以確定資產 SFI 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 SFI 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 SFI 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 SFI 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。
