Sommelier 價格歷史
(SOMM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-14 | $0.000297 | $0.000319 | $0.000268 | $0.000268 | 48.84 |
2026-10-13 | $0.000293 | $0.000391 | $0.000284 | $0.000296 | 49.47 |
2026-10-12 | $0.000318 | $0.000321 | $0.000248 | $0.000290 | 291.46 |
2026-10-11 | $0.000323 | $0.000350 | $0.000314 | $0.000319 | 37.9 |
2026-10-10 | $0.000344 | $0.000352 | $0.000282 | $0.000323 | 84.94 |
2026-10-09 | $0.000318 | $0.000355 | $0.000313 | $0.000344 | 2.14 |
2026-10-08 | $0.000283 | $0.000341 | $0.000285 | $0.000318 | 65.94 |
2026-10-07 | $0.000394 | $0.000394 | $0.000282 | $0.000283 | 134.3 |
2026-10-06 | $0.000414 | $0.000418 | $0.000388 | $0.000393 | 19.57 |
2026-10-05 | $0.000432 | $0.000436 | $0.000405 | $0.000405 | 57.14 |
2026-10-04 | $0.000410 | $0.000433 | $0.000408 | $0.000431 | 14.17 |
2026-10-03 | $0.000409 | $0.000415 | $0.000400 | $0.000410 | 0.74 |
2026-10-02 | $0.000416 | $0.000436 | $0.000404 | $0.000407 | 15.39 |
2026-10-01 | $0.000488 | $0.000492 | $0.000412 | $0.000416 | 96.04 |
2026-09-30 | $0.000510 | $0.000516 | $0.000481 | $0.000488 | 28.44 |
2026-09-29 | $0.000525 | $0.000535 | $0.000491 | $0.000510 | 20.84 |
2026-09-28 | $0.000558 | $0.000571 | $0.000521 | $0.000525 | 8.92 |
2026-09-27 | $0.000563 | $0.000581 | $0.000556 | $0.000559 | 7.05 |
2026-09-26 | $0.000571 | $0.000578 | $0.000547 | $0.000565 | 16.87 |
2026-09-25 | $0.000555 | $0.000612 | $0.000569 | $0.000572 | 106.44 |
您可以在哪裡購買 SOMM
關於 SOMM 價格歷史數據
SOMM 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 SOMM 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 SOMM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $7.09。另一方面，SOMM 價格軌跡的最低點（通常稱為「SOMM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SOMM，那麼他目前將獲得 $7.09 的可觀利潤。
按照設計，SOMM 的總供應量將達到 500,000,000 個。截至目目前，SOMM 的流通供應量約為 374,796,738 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。
SOMM 歷史數據案例
以下是 SOMM 歷史數據在 SOMM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SOMM 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 SOMM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SOMM 歷史數據集，交易者可以獲取 SOMM 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 SOMM 的風險。他們還可以確定資產 SOMM 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 SOMM 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 SOMM 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 SOMM 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。
