Stellar 價格歷史
(XLM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-01 | $0.2470 | $0.2716 | $0.2429 | $0.2498 | 1,362,618,157.34 |
2026-05-31 | $0.2517 | $0.2674 | $0.2211 | $0.2461 | 1,493,937.87 |
2026-05-30 | $0.2136 | $0.2983 | $0.2088 | $0.2495 | 1,167,683.8 |
2026-05-29 | $0.1967 | $0.2239 | $0.1959 | $0.2133 | 1,602,385.76 |
2026-05-28 | $0.1600 | $0.2056 | $0.1588 | $0.1958 | 1,558,454.41 |
2026-05-27 | $0.1490 | $0.1645 | $0.1462 | $0.1606 | 245,093,947.57 |
2026-05-26 | $0.1507 | $0.1519 | $0.1474 | $0.1491 | 87,762,350.66 |
2026-05-25 | $0.1467 | $0.1538 | $0.1450 | $0.1509 | 98,968,378.55 |
2026-05-24 | $0.1450 | $0.1497 | $0.1446 | $0.1466 | 85,526,817.87 |
2026-05-23 | $0.1471 | $0.1481 | $0.1395 | $0.1451 | 115,115,906.4 |
2026-05-22 | $0.1448 | $0.1506 | $0.1452 | $0.1473 | 103,334,715.12 |
2026-05-21 | $0.1441 | $0.1478 | $0.1428 | $0.1449 | 82,525,018.91 |
2026-05-20 | $0.1447 | $0.1460 | $0.1420 | $0.1438 | 97,925,719.04 |
2026-05-19 | $0.1461 | $0.1485 | $0.1437 | $0.1446 | 108,735,710.11 |
2026-05-18 | $0.1509 | $0.1521 | $0.1453 | $0.1462 | 121,762,497.68 |
2026-05-17 | $0.1523 | $0.1531 | $0.1503 | $0.1509 | 64,612,378.45 |
2026-05-16 | $0.1544 | $0.1562 | $0.1502 | $0.1522 | 108,396,495.34 |
2026-05-15 | $0.1638 | $0.1685 | $0.1537 | $0.1545 | 187,055,504.83 |
2026-05-14 | $0.1587 | $0.1647 | $0.1580 | $0.1638 | 110,531,651.5 |
2026-05-13 | $0.1623 | $0.1659 | $0.1578 | $0.1583 | 114,113,986.64 |
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 50,001,786,839.91 個。截至目目前，XLM 的流通供應量約為 33,697,616,237.48 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。
