Small Thing 價格歷史
(ST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-19 | $0.001318 | $0.001372 | $0.001286 | $0.001346 | 181.84 |
2026-10-18 | $0.001337 | $0.001356 | $0.001309 | $0.001319 | 228.29 |
2026-10-17 | $0.001427 | $0.001441 | $0.001337 | $0.001339 | 1,634.01 |
2026-10-16 | $0.001400 | $0.001482 | $0.001391 | $0.001426 | 1,246.44 |
2026-10-15 | $0.001385 | $0.001419 | $0.001303 | $0.001400 | 145.71 |
2026-10-14 | $0.001421 | $0.001460 | $0.001375 | $0.001382 | 170.26 |
2026-10-13 | $0.001481 | $0.001481 | $0.001356 | $0.001425 | 180.68 |
2026-10-12 | $0.001530 | $0.001564 | $0.001473 | $0.001480 | 303.82 |
2026-10-11 | $0.001515 | $0.001552 | $0.001488 | $0.001539 | 114.32 |
2026-10-10 | $0.001456 | $0.001535 | $0.001449 | $0.001512 | 108.44 |
2026-10-09 | $0.001613 | $0.001626 | $0.001450 | $0.001456 | 4,746.43 |
2026-10-08 | $0.001767 | $0.001809 | $0.001602 | $0.001612 | 73.2 |
2026-10-07 | $0.001915 | $0.001904 | $0.001746 | $0.001765 | 145.34 |
2026-10-06 | $0.001909 | $0.001991 | $0.001895 | $0.001911 | 633.44 |
2026-10-05 | $0.001851 | $0.002008 | $0.001865 | $0.001909 | 19.44 |
2026-10-04 | $0.001822 | $0.001873 | $0.001789 | $0.001850 | 6.57 |
2026-10-03 | $0.001839 | $0.001850 | $0.001693 | $0.001828 | 2.45 |
2026-10-02 | $0.001773 | $0.001894 | $0.001747 | $0.001840 | 106.34 |
2026-10-01 | $0.001819 | $0.001886 | $0.001756 | $0.001772 | 67.97 |
2026-09-30 | $0.001792 | $0.001864 | $0.001716 | $0.001817 | 123.48 |
您可以在哪裡購買 ST
關於 ST 價格歷史數據
ST 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 ST 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 ST 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.1054。另一方面，ST 價格軌跡的最低點（通常稱為「ST 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 ST，那麼他目前將獲得 $0.1044 的可觀利潤。
按照設計，ST 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，ST 的流通供應量約為 398,644,565.62 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。
ST 歷史數據案例
以下是 ST 歷史數據在 ST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ST 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 ST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ST 歷史數據集，交易者可以獲取 ST 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 ST 的風險。他們還可以確定資產 ST 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 ST 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 ST 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 ST 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。
