Semivault.xyz 價格歷史
(SEMI)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-08 | $0.009574 | $0.009593 | $0.005689 | $0.005757 | 38,967.54 |
2026-09-07 | $0.0100 | $0.0101 | $0.009548 | $0.009562 | 49,535.5 |
2026-09-06 | $0.0139 | $0.0140 | $0.009354 | $0.0100 | 186,061.57 |
2026-09-05 | $0.0291 | $0.0288 | $0.0139 | $0.0139 | 317,751.39 |
2026-09-04 | $0.0558 | $0.0492 | $0.0227 | $0.0291 | 487,604.17 |
2026-09-03 | $0.0507 | $0.1068 | $0.0368 | $0.0557 | 1,878,202.3 |
2026-09-02 | $0.009080 | $0.0632 | $0.008641 | $0.0506 | 1,383,437.06 |
2026-09-01 | $0.0123 | $0.0129 | $0.008897 | $0.009074 | 51,889.93 |
2026-08-31 | $0.0117 | $0.0147 | $0.0105 | $0.0122 | 79,985.84 |
2026-08-30 | $0.008668 | $0.0133 | $0.008944 | $0.0117 | 96,075.73 |
2026-08-29 | $0.0125 | $0.0125 | $0.007443 | $0.008958 | 80,265.54 |
2026-08-28 | $0.007404 | $0.0170 | $0.004900 | $0.0125 | 259,164.83 |
2026-08-27 | $0.004620 | $0.008062 | $0.003304 | $0.007391 | 107,863.86 |
2026-08-26 | $0.003698 | $0.004955 | $0.002422 | $0.004693 | 44,266 |
2026-08-25 | $0.005719 | $0.006120 | $0.003206 | $0.003698 | 28,669.55 |
2026-08-24 | -- | $0.008353 | $0.005240 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 SEMI
關於 SEMI 價格歷史數據
SEMI 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 SEMI 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 SEMI 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.1068。另一方面，SEMI 價格軌跡的最低點（通常稱為「SEMI 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SEMI，那麼他目前將獲得 $0.1043 的可觀利潤。
按照設計，SEMI 的總供應量將達到 81,267,161.6 個。截至目目前，SEMI 的流通供應量約為 81,267,161.6 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。
SEMI 歷史數據案例
以下是 SEMI 歷史數據在 SEMI 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SEMI 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 SEMI 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SEMI 歷史數據集，交易者可以獲取 SEMI 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 SEMI 的風險。他們還可以確定資產 SEMI 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 SEMI 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 SEMI 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 SEMI 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。
