Stellar 價格歷史
(XLM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-19 | $0.1746 | $0.1796 | $0.1720 | $0.1753 | 117,097,355.11 |
2026-10-18 | $0.1770 | $0.1792 | $0.1742 | $0.1746 | 101,985,859.45 |
2026-10-17 | $0.1808 | $0.1816 | $0.1764 | $0.1770 | 101,595,543.28 |
2026-10-16 | $0.1852 | $0.1855 | $0.1808 | $0.1808 | 118,861,112.77 |
2026-10-15 | $0.1833 | $0.1859 | $0.1773 | $0.1850 | 191,464,469.59 |
2026-10-14 | $0.1908 | $0.1929 | $0.1828 | $0.1824 | 142,669,900.59 |
2026-10-13 | $0.1973 | $0.1984 | $0.1861 | $0.1911 | 190,850,692.02 |
2026-10-12 | $0.2032 | $0.2056 | $0.1959 | $0.1970 | 131,803,634.39 |
2026-10-11 | $0.1982 | $0.2056 | $0.1943 | $0.2046 | 132,701,755.05 |
2026-10-10 | $0.1922 | $0.1987 | $0.1916 | $0.1980 | 91,449,900.27 |
2026-10-09 | $0.1894 | $0.1960 | $0.1853 | $0.1926 | 149,640,892.67 |
2026-10-08 | $0.2000 | $0.2021 | $0.1880 | $0.1892 | 213,445,528.03 |
2026-10-07 | $0.2142 | $0.2148 | $0.1994 | $0.2001 | 182,488,415.62 |
2026-10-06 | $0.2121 | $0.2173 | $0.2115 | $0.2139 | 161,549,878.64 |
2026-10-05 | $0.2180 | $0.2266 | $0.2115 | $0.2120 | 204,648,771.91 |
2026-10-04 | $0.2141 | $0.2198 | $0.2133 | $0.2186 | 99,093,429.98 |
2026-10-03 | $0.2209 | $0.2218 | $0.2103 | $0.2141 | 145,920,019.06 |
2026-10-02 | $0.2185 | $0.2274 | $0.2169 | $0.2212 | 202,857,918.54 |
2026-10-01 | $0.2231 | $0.2312 | $0.2176 | $0.2185 | 265,906,143.05 |
2026-09-30 | $0.2260 | $0.2318 | $0.2188 | $0.2223 | 397,266,016.79 |
您可以在哪裡購買 XLM
關於 XLM 價格歷史數據
XLM 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 XLM 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 XLM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-18 飆升至歷史峰值，超過 $0.8756。另一方面，XLM 價格軌跡的最低點（通常稱為「XLM 歷史最低點」）出現在 1970-01-17。如果有人在此期間購買了 XLM，那麼他目前將獲得 $0.8751 的可觀利潤。
按照設計，XLM 的總供應量將達到 50,001,786,837.4 個。截至目目前，XLM 的流通供應量約為 35,201,664,731.2 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。
XLM 歷史數據案例
以下是 XLM 歷史數據在 XLM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 XLM 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 XLM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 XLM 歷史數據集，交易者可以獲取 XLM 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 XLM 的風險。他們還可以確定資產 XLM 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 XLM 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 XLM 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 XLM 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。
