SC Internacional Fan Token 價格歷史
(SACI)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-08 | $0.009203 | $0.009942 | $0.009024 | $0.009274 | 235.58 |
2026-09-07 | $0.009368 | $0.009475 | $0.009012 | $0.009196 | 30.31 |
2026-09-06 | $0.008842 | $0.0117 | $0.006913 | $0.009368 | 113.08 |
2026-09-05 | $0.008544 | $0.0117 | $0.008842 | $0.008842 | 177.61 |
2026-09-04 | $0.009609 | $0.009720 | $0.008448 | $0.008548 | 72.3 |
2026-09-03 | $0.008821 | $0.0100 | $0.006539 | $0.009617 | 396.87 |
2026-09-02 | $0.009397 | $0.009616 | $0.007563 | $0.008849 | 562.48 |
2026-09-01 | $0.009649 | $0.0110 | $0.008791 | $0.009397 | 333.25 |
2026-08-31 | $0.0106 | $0.0106 | $0.008019 | $0.009668 | 457.76 |
2026-08-30 | $0.0105 | $0.0110 | $0.009973 | $0.0105 | 32.34 |
2026-08-29 | $0.009699 | $0.0108 | $0.009331 | $0.0105 | 732.52 |
2026-08-28 | $0.0106 | $0.0107 | $0.008370 | $0.009698 | 566.28 |
2026-08-27 | $0.009893 | $0.0107 | $0.009388 | $0.0106 | 120.5 |
2026-08-26 | $0.0105 | $0.0107 | $0.009816 | $0.0100 | 46.85 |
2026-08-25 | $0.0105 | $0.0116 | $0.009529 | $0.0105 | 653.21 |
2026-08-24 | $0.0114 | $0.0115 | $0.0105 | $0.0105 | 48.62 |
2026-08-23 | $0.0103 | $0.0115 | $0.0103 | $0.0114 | 88.27 |
2026-08-22 | $0.0110 | $0.0142 | $0.009637 | $0.0103 | 1,507.06 |
2026-08-21 | $0.0114 | $0.0189 | $0.009637 | $0.0110 | 654.43 |
2026-08-20 | $0.009726 | $0.0143 | $0.0103 | $0.0114 | 734.26 |
您可以在哪裡購買 SACI
關於 SACI 價格歷史數據
SACI 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 SACI 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 SACI 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $2.34。另一方面，SACI 價格軌跡的最低點（通常稱為「SACI 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SACI，那麼他目前將獲得 $2.33 的可觀利潤。
按照設計，SACI 的總供應量將達到 15,000,000 個。截至目目前，SACI 的流通供應量約為 3,393,841 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。
SACI 歷史數據案例
以下是 SACI 歷史數據在 SACI 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SACI 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 SACI 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SACI 歷史數據集，交易者可以獲取 SACI 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 SACI 的風險。他們還可以確定資產 SACI 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 SACI 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 SACI 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 SACI 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。
