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Spintria 價格歷史
(SP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-29 | $0.003093 | $0.003151 | $0.003028 | $0.003088 | 8,966.33 |
2026-10-28 | $0.003046 | $0.003138 | $0.003014 | $0.003096 | 9,413.11 |
2026-10-27 | $0.003459 | $0.003462 | $0.003010 | $0.003046 | 10,930.15 |
2026-10-26 | $0.003526 | $0.003561 | $0.003397 | $0.003439 | 9,394.96 |
2026-10-25 | $0.003380 | $0.003548 | $0.003385 | $0.003526 | 9,866.89 |
2026-10-24 | $0.003548 | $0.003592 | $0.003207 | $0.003394 | 9,157.77 |
2026-10-23 | $0.003665 | $0.003654 | $0.003548 | $0.003553 | 9,546.79 |
2026-10-22 | $0.003764 | $0.003768 | $0.003638 | $0.003643 | 8,283.51 |
2026-10-21 | $0.003893 | $0.003958 | $0.003664 | $0.003767 | 10,565.64 |
2026-10-20 | $0.003819 | $0.003957 | $0.003795 | $0.003899 | 9,789.09 |
2026-10-19 | $0.003959 | $0.004003 | $0.003757 | $0.003817 | 10,877.65 |
2026-10-18 | $0.003979 | $0.004047 | $0.003922 | $0.003939 | 9,169.74 |
2026-10-17 | $0.003902 | $0.004004 | $0.003856 | $0.003983 | 10,657.42 |
2026-10-16 | $0.003913 | $0.004019 | $0.003900 | $0.003902 | 9,651.93 |
2026-10-15 | $0.003877 | $0.003950 | $0.003763 | $0.003919 | 10,076.17 |
2026-10-14 | $0.003911 | $0.003985 | $0.003837 | $0.003895 | 9,214.42 |
2026-10-13 | $0.004211 | $0.004093 | $0.003850 | $0.003945 | 10,465.21 |
2026-10-12 | $0.004278 | $0.004489 | $0.004093 | $0.004211 | 11,919.98 |
2026-10-11 | $0.004282 | $0.004351 | $0.004204 | $0.004295 | 9,441.65 |
2026-10-10 | $0.004291 | $0.004343 | $0.004168 | $0.004287 | 9,887.83 |
您可以在哪裡購買 SP
關於 SP 價格歷史數據
SP 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 SP 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 SP 價格歷史數據，其價值在 2024-11-30 飆升至歷史峰值，超過 $0.0544。另一方面，SP 價格軌跡的最低點（通常稱為「SP 歷史最低點」）出現在 2025-10-10。如果有人在此期間購買了 SP，那麼他目前將獲得 $0.0529 的可觀利潤。
按照設計，SP 的總供應量將達到 888,704,032 個。截至目目前，SP 的流通供應量約為 51,564,266 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。
SP 歷史數據案例
以下是 SP 歷史數據在 SP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SP 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 SP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SP 歷史數據集，交易者可以獲取 SP 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 SP 的風險。他們還可以確定資產 SP 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 SP 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 SP 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 SP 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。
