Stader 價格歷史
(SD)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-03 | $0.1146 | $0.1240 | $0.1124 | $0.1237 | 441,339.18 |
2026-09-02 | $0.1227 | $0.1231 | $0.1140 | $0.1146 | 971,936.62 |
2026-09-01 | $0.1282 | $0.1297 | $0.1189 | $0.1227 | 373,140.95 |
2026-08-31 | $0.1301 | $0.1356 | $0.1275 | $0.1288 | 627,877.93 |
2026-08-30 | $0.1279 | $0.1304 | $0.1273 | $0.1301 | 350,827.34 |
2026-08-29 | $0.1245 | $0.1317 | $0.1201 | $0.1278 | 339,264.4 |
2026-08-28 | $0.1247 | $0.1250 | $0.1190 | $0.1239 | 430,223.4 |
2026-08-27 | $0.1241 | $0.1263 | $0.1223 | $0.1248 | 455,157.86 |
2026-08-26 | $0.1399 | $0.1388 | $0.1208 | $0.1243 | 2,416,031.18 |
2026-08-25 | $0.1144 | $0.1466 | $0.1132 | $0.1441 | 1,574,545.16 |
2026-08-24 | $0.1085 | $0.1145 | $0.1079 | $0.1145 | 329,422.3 |
2026-08-23 | $0.1094 | $0.1104 | $0.1045 | $0.1085 | 713,163.44 |
2026-08-22 | $0.1068 | $0.1255 | $0.1047 | $0.1102 | 1,908,788.85 |
2026-08-21 | $0.1026 | $0.1088 | $0.0990 | $0.1075 | 322,735.1 |
2026-08-20 | $0.0974 | $0.1055 | $0.0956 | $0.1023 | 423,683.06 |
2026-08-19 | $0.0926 | $0.1003 | $0.0919 | $0.0976 | 1,209,962.67 |
2026-08-18 | $0.0975 | $0.0976 | $0.0916 | $0.0926 | 844,759.49 |
2026-08-17 | -- | $0.1016 | $0.0994 | -- | -- |
2026-08-16 | -- | $0.1016 | $0.0994 | -- | -- |
2026-08-15 | -- | $0.1016 | $0.0994 | -- | -- |
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 71,576,716.14 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。
