Spring Token 價格歷史
(SPRING)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-04 | $0.002730 | $0.002825 | $0.002545 | $0.002697 | 80.44 |
2026-09-03 | $0.002628 | $0.002749 | $0.002577 | $0.002744 | 110.6 |
2026-09-02 | $0.002827 | $0.002849 | $0.002516 | $0.002631 | 349.47 |
2026-09-01 | $0.002795 | $0.002929 | $0.002779 | $0.002823 | 192.49 |
2026-08-31 | $0.002890 | $0.002924 | $0.002555 | $0.002791 | 243.82 |
2026-08-30 | $0.002936 | $0.002975 | $0.002808 | $0.002874 | 83.43 |
2026-08-29 | $0.002927 | $0.003040 | $0.002822 | $0.002935 | 77.16 |
2026-08-28 | $0.002931 | $0.003021 | $0.002891 | $0.002923 | 52.54 |
2026-08-27 | $0.002937 | $0.003032 | $0.002647 | $0.002966 | 185.05 |
2026-08-26 | $0.003134 | $0.003268 | $0.002572 | $0.002901 | 71.14 |
2026-08-25 | $0.003014 | $0.003265 | $0.002961 | $0.003128 | 220.14 |
2026-08-24 | $0.002897 | $0.003061 | $0.002819 | $0.003008 | 132.29 |
2026-08-23 | $0.002859 | $0.002924 | $0.002781 | $0.002892 | 72.34 |
2026-08-22 | $0.002778 | $0.003021 | $0.002701 | $0.002859 | 906.43 |
2026-08-21 | $0.002644 | $0.002868 | $0.002613 | $0.002773 | 470.88 |
2026-08-20 | $0.002415 | $0.002684 | $0.002372 | $0.002646 | 246.37 |
2026-08-19 | $0.002379 | $0.002440 | $0.002350 | $0.002393 | 236.93 |
2026-08-18 | $0.002320 | $0.002394 | $0.002284 | $0.002394 | 270.55 |
2026-08-17 | -- | $0.002375 | $0.002318 | -- | -- |
2026-08-16 | -- | $0.002375 | $0.002318 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 SPRING
關於 SPRING 價格歷史數據
SPRING 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 SPRING 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 SPRING 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $0.0353。另一方面，SPRING 價格軌跡的最低點（通常稱為「SPRING 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SPRING，那麼他目前將獲得 $0.0338 的可觀利潤。
按照設計，SPRING 的總供應量將達到 27,163,332 個。截至目目前，SPRING 的流通供應量約為 -- 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。
SPRING 歷史數據案例
以下是 SPRING 歷史數據在 SPRING 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SPRING 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 SPRING 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SPRING 歷史數據集，交易者可以獲取 SPRING 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 SPRING 的風險。他們還可以確定資產 SPRING 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 SPRING 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 SPRING 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 SPRING 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。
