Stader 價格歷史
(SD)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-15 | $0.1572 | $0.1581 | $0.1267 | $0.1337 | 4,231,447.65 |
2026-10-14 | $0.1512 | $0.1602 | $0.1350 | $0.1553 | 6,861,069.68 |
2026-10-13 | $0.1243 | $0.1961 | $0.1207 | $0.1492 | 14,002,468.27 |
2026-10-12 | $0.1239 | $0.1262 | $0.1192 | $0.1250 | 632,598.9 |
2026-10-11 | $0.1266 | $0.1282 | $0.1222 | $0.1237 | 388,484.43 |
2026-10-10 | $0.1239 | $0.1267 | $0.1192 | $0.1267 | 581,566.55 |
2026-10-09 | $0.1191 | $0.1243 | $0.1155 | $0.1238 | 860,037.1 |
2026-10-08 | $0.1184 | $0.1229 | $0.1177 | $0.1190 | 596,953.28 |
2026-10-07 | $0.1211 | $0.1241 | $0.1176 | $0.1182 | 808,584.22 |
2026-10-06 | $0.1193 | $0.1221 | $0.1175 | $0.1211 | 529,628.68 |
2026-10-05 | $0.1186 | $0.1220 | $0.1181 | $0.1193 | 577,236.4 |
2026-10-04 | $0.1187 | $0.1358 | $0.1183 | $0.1186 | 1,125,373.71 |
2026-10-03 | $0.1255 | $0.1255 | $0.1160 | $0.1187 | 457,334.31 |
2026-10-02 | $0.1225 | $0.1256 | $0.1207 | $0.1256 | 372,741.07 |
2026-10-01 | $0.1267 | $0.1273 | $0.1216 | $0.1233 | 524,424.43 |
2026-09-30 | $0.1288 | $0.1307 | $0.1256 | $0.1268 | 455,935.91 |
2026-09-29 | $0.1307 | $0.1339 | $0.1270 | $0.1286 | 522,573.54 |
2026-09-28 | $0.1342 | $0.1367 | $0.1289 | $0.1307 | 633,897.55 |
2026-09-27 | $0.1315 | $0.1393 | $0.1298 | $0.1351 | 1,181,387.12 |
2026-09-26 | $0.1277 | $0.1332 | $0.1274 | $0.1315 | 522,941.98 |
您可以在哪裡購買 SD
關於 SD 價格歷史數據
SD 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 SD 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 SD 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $30.17。另一方面，SD 價格軌跡的最低點（通常稱為「SD 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SD，那麼他目前將獲得 $30.08 的可觀利潤。
按照設計，SD 的總供應量將達到 120,000,000 個。截至目目前，SD 的流通供應量約為 73,097,156.4 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。
SD 歷史數據案例
以下是 SD 歷史數據在 SD 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SD 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 SD 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SD 歷史數據集，交易者可以獲取 SD 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 SD 的風險。他們還可以確定資產 SD 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 SD 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 SD 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 SD 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。
