Sonic 價格歷史
(S)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-21 | $0.0445 | $0.0480 | $0.0444 | $0.0473 | 19,008,647.5 |
2026-05-20 | $0.0438 | $0.0447 | $0.0434 | $0.0445 | 9,504,366.5 |
2026-05-19 | $0.0434 | $0.0452 | $0.0430 | $0.0438 | 12,123,505.06 |
2026-05-18 | $0.0451 | $0.0456 | $0.0426 | $0.0434 | 14,026,024.62 |
2026-05-17 | $0.0458 | $0.0459 | $0.0446 | $0.0452 | 10,186,048.28 |
2026-05-16 | $0.0466 | $0.0474 | $0.0447 | $0.0458 | 13,536,391.35 |
2026-05-15 | $0.0501 | $0.0505 | $0.0461 | $0.0467 | 19,363,293.1 |
2026-05-14 | $0.0485 | $0.0504 | $0.0476 | $0.0501 | 14,505,237.35 |
2026-05-13 | $0.0499 | $0.0522 | $0.0478 | $0.0483 | 19,062,040.01 |
2026-05-12 | $0.0531 | $0.0541 | $0.0495 | $0.0498 | 21,498,131.03 |
2026-05-11 | $0.0575 | $0.0570 | $0.0522 | $0.0531 | 34,192,743.5 |
2026-05-10 | $0.0516 | $0.0585 | $0.0518 | $0.0579 | 30,246,005.51 |
2026-05-09 | $0.0506 | $0.0550 | $0.0513 | $0.0517 | 32,301,803.21 |
2026-05-08 | $0.0480 | $0.0525 | $0.0481 | $0.0507 | 22,025,056.37 |
2026-05-07 | $0.0484 | $0.0506 | $0.0475 | $0.0480 | 26,000,750 |
2026-05-06 | $0.0448 | $0.0500 | $0.0445 | $0.0485 | 31,075,015.67 |
2026-05-05 | $0.0441 | $0.0454 | $0.0441 | $0.0448 | 14,487,916.59 |
2026-05-04 | $0.0444 | $0.0454 | $0.0433 | $0.0441 | 16,006,297.36 |
2026-05-03 | $0.0437 | $0.0447 | $0.0430 | $0.0444 | 13,987,274.39 |
2026-05-02 | $0.0441 | $0.0452 | $0.0430 | $0.0437 | 13,588,808.73 |
您可以在哪裡購買 S
關於 S 價格歷史數據
S 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 S 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 S 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.03。另一方面，S 價格軌跡的最低點（通常稱為「S 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 S，那麼他目前將獲得 $0.9922 的可觀利潤。
按照設計，S 的總供應量將達到 3,885,497,663 個。截至目目前，S 的流通供應量約為 3,784,775,845 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。
S 歷史數據案例
以下是 S 歷史數據在 S 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 S 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 S 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 S 歷史數據集，交易者可以獲取 S 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 S 的風險。他們還可以確定資產 S 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 S 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 S 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 S 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。
