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STEAM 價格歷史
(STEAM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-29 | $0.002701 | $0.002732 | $0.002594 | $0.002668 | 3.88 |
2026-10-28 | $0.002703 | $0.002750 | $0.002674 | $0.002701 | 39.81 |
2026-10-27 | $0.002663 | $0.002731 | $0.002626 | $0.002695 | 2,007.71 |
2026-10-26 | $0.002655 | $0.002691 | $0.002628 | $0.002667 | 75.48 |
2026-10-25 | -- | $0.002681 | $0.002623 | -- | -- |
2026-10-24 | -- | $0.002703 | $0.002627 | -- | -- |
2026-10-23 | -- | $0.002814 | $0.002723 | -- | -- |
2026-10-22 | -- | $0.002959 | $0.002756 | -- | -- |
2026-10-21 | $0.002850 | $0.002947 | $0.002841 | $0.002942 | 242.47 |
2026-10-20 | $0.002795 | $0.002937 | $0.002796 | $0.002860 | 926.42 |
2026-10-19 | $0.002923 | $0.002954 | $0.002795 | $0.002795 | 130.08 |
2026-10-18 | $0.002817 | $0.003046 | $0.002804 | $0.002923 | 22.88 |
2026-10-17 | $0.002902 | $0.002914 | $0.002817 | $0.002817 | 370.04 |
2026-10-16 | $0.002855 | $0.002996 | $0.002844 | $0.002905 | 21.12 |
2026-10-15 | $0.002880 | $0.002923 | $0.002768 | $0.002866 | 472.82 |
2026-10-14 | $0.003066 | $0.003148 | $0.002868 | $0.002877 | 2,933.61 |
2026-10-13 | $0.003193 | $0.003197 | $0.003005 | $0.003067 | 140.41 |
2026-10-12 | $0.003313 | $0.003374 | $0.003180 | $0.003194 | 567.88 |
2026-10-11 | $0.003339 | $0.003358 | $0.003239 | $0.003322 | 618.13 |
2026-10-10 | $0.003312 | $0.003388 | $0.003274 | $0.003339 | 345.79 |
您可以在哪裡購買 STEAM
關於 STEAM 價格歷史數據
STEAM 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 STEAM 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 STEAM 價格歷史數據，其價值在 2024-12-03 飆升至歷史峰值，超過 $0.0381。另一方面，STEAM 價格軌跡的最低點（通常稱為「STEAM 歷史最低點」）出現在 2026-08-14。如果有人在此期間購買了 STEAM，那麼他目前將獲得 $0.0367 的可觀利潤。
按照設計，STEAM 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，STEAM 的流通供應量約為 279,062,911.11 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。
STEAM 歷史數據案例
以下是 STEAM 歷史數據在 STEAM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 STEAM 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 STEAM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 STEAM 歷史數據集，交易者可以獲取 STEAM 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 STEAM 的風險。他們還可以確定資產 STEAM 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 STEAM 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 STEAM 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 STEAM 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。
