SquidGrow 價格歷史
(SQGROW)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-13 | $0.006933 | $0.006910 | $0.006199 | $0.006324 | 7,804.04 |
2026-10-12 | $0.007164 | $0.007290 | $0.006901 | $0.006929 | 1,726.64 |
2026-10-11 | $0.007024 | $0.007186 | $0.006765 | $0.007186 | 7,348.63 |
2026-10-10 | $0.007479 | $0.007548 | $0.006805 | $0.007027 | 5,505.55 |
2026-10-09 | $0.006631 | $0.007647 | $0.006441 | $0.007483 | 7,596.85 |
2026-10-08 | $0.008368 | $0.008346 | $0.006587 | $0.006630 | 14,184.49 |
2026-10-07 | $0.008428 | $0.008942 | $0.008013 | $0.008373 | 13,505.27 |
2026-10-06 | $0.008434 | $0.008452 | $0.005034 | $0.008215 | 73,809.35 |
2026-10-05 | $0.009684 | $0.0101 | $0.008291 | $0.008431 | 14,969.32 |
2026-10-04 | $0.0104 | $0.0105 | $0.009504 | $0.009682 | 11,918.06 |
2026-10-03 | $0.009982 | $0.0108 | $0.009961 | $0.0104 | 11,350.01 |
2026-10-02 | $0.0115 | $0.0116 | $0.009649 | $0.009986 | 41,824.85 |
2026-10-01 | $0.0112 | $0.0124 | $0.0111 | $0.0115 | 29,086.58 |
2026-09-30 | $0.0102 | $0.0114 | $0.0101 | $0.0112 | 17,042.84 |
2026-09-29 | $0.008627 | $0.0113 | $0.008152 | $0.0102 | 40,359.03 |
2026-09-28 | $0.008653 | $0.008804 | $0.008512 | $0.008624 | 3,017.34 |
2026-09-27 | $0.009164 | $0.009180 | $0.008640 | $0.008652 | 3,613.17 |
2026-09-26 | $0.008938 | $0.009230 | $0.008628 | $0.009164 | 14,670.28 |
2026-09-25 | $0.008163 | $0.009578 | $0.008140 | $0.008961 | 27,489.93 |
2026-09-24 | $0.008299 | $0.008444 | $0.007663 | $0.008162 | 11,706.92 |
您可以在哪裡購買 SQGROW
關於 SQGROW 價格歷史數據
SQGROW 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 SQGROW 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 SQGROW 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0816。另一方面，SQGROW 價格軌跡的最低點（通常稱為「SQGROW 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SQGROW，那麼他目前將獲得 $0.0777 的可觀利潤。
按照設計，SQGROW 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，SQGROW 的流通供應量約為 1,000,000,000 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。
SQGROW 歷史數據案例
以下是 SQGROW 歷史數據在 SQGROW 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SQGROW 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 SQGROW 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SQGROW 歷史數據集，交易者可以獲取 SQGROW 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 SQGROW 的風險。他們還可以確定資產 SQGROW 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 SQGROW 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 SQGROW 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 SQGROW 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。
