
Spring Token 價格歷史
(SPRING)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-20 | $0.002246 | $0.002323 | $0.002219 | $0.002290 | 23.05 |
2026-10-19 | $0.002180 | $0.002259 | $0.002110 | $0.002241 | 44.15 |
2026-10-18 | $0.002207 | $0.002258 | $0.002170 | $0.002181 | 10.34 |
2026-10-17 | $0.002277 | $0.002273 | $0.002206 | $0.002206 | 12.73 |
2026-10-16 | $0.002307 | $0.002397 | $0.002238 | $0.002261 | 113.89 |
2026-10-15 | $0.002344 | $0.002362 | $0.002219 | $0.002264 | 64.22 |
2026-10-14 | $0.002402 | $0.002483 | $0.002339 | $0.002347 | 29.29 |
2026-10-13 | $0.002494 | $0.002499 | $0.002318 | $0.002406 | 16.46 |
2026-10-12 | $0.002522 | $0.002569 | $0.002466 | $0.002494 | 170.05 |
2026-10-11 | $0.002466 | $0.002546 | $0.002343 | $0.002526 | 34.4 |
2026-10-10 | $0.002418 | $0.002583 | $0.002343 | $0.002465 | 90.37 |
2026-10-09 | $0.002520 | $0.002673 | $0.002407 | $0.002418 | 765.72 |
2026-10-08 | $0.002618 | $0.002670 | $0.002493 | $0.002506 | 25.1 |
2026-10-07 | $0.002780 | $0.002801 | $0.002544 | $0.002620 | 39.32 |
2026-10-06 | $0.002710 | $0.002859 | $0.002696 | $0.002812 | 11.7 |
2026-10-05 | $0.002753 | $0.002847 | $0.002670 | $0.002674 | 22.36 |
2026-10-04 | $0.002717 | $0.002801 | $0.002702 | $0.002750 | 16.28 |
2026-10-03 | $0.002797 | $0.002806 | $0.002651 | $0.002715 | 21.37 |
2026-10-02 | $0.002690 | $0.002927 | $0.002462 | $0.002795 | 137.63 |
2026-10-01 | $0.002822 | $0.002879 | $0.002653 | $0.002685 | 157.99 |
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 27,282,024 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。


