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Skol 價格歷史
($SKOL)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-25 | $0.0337 | $0.0347 | $0.0335 | $0.0342 | 1,052.32 |
2026-10-24 | $0.0350 | $0.0350 | $0.0331 | $0.0337 | 1,611.41 |
2026-10-23 | $0.0351 | $0.0359 | $0.0341 | $0.0350 | 1,933.5 |
2026-10-22 | $0.0384 | $0.0381 | $0.0350 | $0.0351 | 2,869.84 |
2026-10-21 | $0.0357 | $0.0386 | $0.0343 | $0.0380 | 4,002.88 |
2026-10-20 | $0.0348 | $0.0375 | $0.0336 | $0.0358 | 768.54 |
2026-10-19 | $0.0343 | $0.0359 | $0.0323 | $0.0350 | 2,492.53 |
2026-10-18 | $0.0353 | $0.0367 | $0.0339 | $0.0344 | 940.89 |
2026-10-17 | $0.0368 | $0.0371 | $0.0351 | $0.0360 | 2,409.6 |
2026-10-16 | $0.0351 | $0.0379 | $0.0349 | $0.0370 | 1,231.62 |
2026-10-15 | $0.0368 | $0.0385 | $0.0304 | $0.0351 | 3,528.93 |
2026-10-14 | $0.0385 | $0.0400 | $0.0266 | $0.0367 | 2,775.34 |
2026-10-13 | $0.0387 | $0.0395 | $0.0374 | $0.0385 | 1,105.18 |
2026-10-12 | $0.0400 | $0.0409 | $0.0385 | $0.0387 | 1,307.13 |
2026-10-11 | $0.0393 | $0.0405 | $0.0385 | $0.0400 | 1,900.53 |
2026-10-10 | $0.0392 | $0.0400 | $0.0390 | $0.0393 | 1,068.19 |
2026-10-09 | $0.0384 | $0.0396 | $0.0372 | $0.0392 | 2,130.22 |
2026-10-08 | $0.0399 | $0.0402 | $0.0378 | $0.0378 | 1,320.31 |
2026-10-07 | $0.0431 | $0.0422 | $0.0394 | $0.0399 | 4,191.58 |
2026-10-06 | $0.0430 | $0.0440 | $0.0423 | $0.0430 | 7,043.11 |
您可以在哪裡購買 $SKOL
關於 $SKOL 價格歷史數據
$SKOL 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 $SKOL 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 $SKOL 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.5176。另一方面，$SKOL 價格軌跡的最低點（通常稱為「$SKOL 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 $SKOL，那麼他目前將獲得 $0.4921 的可觀利潤。
按照設計，$SKOL 的總供應量將達到 10,000,000 個。截至目目前，$SKOL 的流通供應量約為 10,000,000 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。
$SKOL 歷史數據案例
以下是 $SKOL 歷史數據在 $SKOL 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 $SKOL 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 $SKOL 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 $SKOL 歷史數據集，交易者可以獲取 $SKOL 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 $SKOL 的風險。他們還可以確定資產 $SKOL 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 $SKOL 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 $SKOL 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 $SKOL 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。
