История на цените на Swarm Network

История на цените на Swarm Network (TRUTH)

Период от време: 2025-09-10 ~ 2025-12-10

  • Ежедневно
  • Ежеседмично
  • Месечно
ДатаОтварянеВисокоНискоЗатварянеОбем
2025-12-10$ 0.00955$ 0.017628$ 0.00869$ 0.016248205.79M
2025-12-09$ 0.01694$ 0.01918$ 0.00936$ 0.0095550.64M
2025-12-08$ 0.01517$ 0.01774$ 0.01484$ 0.0169413.85M
2025-12-07$ 0.0143$ 0.01795$ 0.01408$ 0.0151742.25M
2025-12-06$ 0.01358$ 0.01513$ 0.0132$ 0.014314.42M
2025-12-05$ 0.01393$ 0.0143$ 0.01275$ 0.0135812.54M
2025-12-04$ 0.01445$ 0.01624$ 0.01374$ 0.0139326.32M
2025-12-03$ 0.01424$ 0.01495$ 0.01325$ 0.0144525.35M
2030-05-30$ 64,011.99$ 64,011.99$ 64,011.99$ 64,011.9910.84K
2030-05-29$ 64,011.99$ 64,011.99$ 64,011.99$ 64,011.9910.84K

Изтегляне на исторически данни на Swarm Network

Изтеглете безплатно дневни исторически данни в удобен формат за Swarm Network, за да вземате собствени инвестиционни решения.

Цена в реално време на Swarm Network

$ 0.016056

Swarm Network в момента се търгува за 0.016056 USD. Има пазарната капитализация от 0.00 USD, като 24-часовият обем на търговия е 0.00 USD. Прегледайте повече данни за TRUTH на страницата на MEXC с цени на живо.

Възползвайки се от статистиката на цената на Swarm Network в реално време, потребителите могат да анализират текущите пазарни тенденции и да прогнозират както краткосрочните, така и дългосрочните движения на цената. С данните в реално време, които са много лесно достъпни за вас, можете да вземате информирани решения и да придобиете представа за потенциалните бъдещи прогнози за цената за Swarm Network.

Последна актуализация на страницата: 2025-12-10 23:20:04 (UTC+8)

За историята на цените на Swarm Network (TRUTH)

Следенето на историята на цените на Swarm Network е важен инструмент за инвеститорите в криптовалути, който им позволява лесно да проследяват представянето на своите инвестиции. Тази функция предлага изчерпателен преглед на движението на цените на Swarm Network с течение на времето, включително началната стойност, пиковите цени и цените на затваряне, както и обема на търговията. Освен това тя дава бърз поглед върху дневните процентни промени, като подчертава дните със забележителни ценови колебания. За отбелязване е, че Swarm Network достигна най-високата си стойност на -, като се изкачи до зашеметяващите 0 USD. Представената тук информация за цените е извлечена изключително от историята на търговията на MEXC, което гарантира надеждност и точност. Нашите исторически данни за цените на Swarm Network са налични в различни интервали: 1 ден, 1 седмица и 1 месец, обхващащи показатели за отваряне, високо, ниско, затваряне и обем. Тези данни са щателно тествани за последователност, пълнота и точност, което ги прави идеални за търговски симулации и бектестове. Тези набори от данни са достъпни за безплатно изтегляне и се актуализират в реално време, като представляват ценен ресурс за инвеститорите.

Приложения на исторически данни в търговията на Swarm Network

Историческите данни на Swarm Network играят ключова роля в стратегиите за търговия. Ето как се използва:

1. Технически анализ: Търговците използват историческите данни на Swarm Network, за да идентифицират пазарните тенденции и модели. Използвайки инструменти като диаграми и визуални помощни средства, те разпознават моделите, които направляват решенията им за влизане и излизане от пазара. Един ефективен подход включва съхраняване на исторически данни на Swarm Network в GridDB и анализирането им с Python, използване на библиотеки като Matplotlib за визуализация и Pandas, Numpy и Scipy за анализ на данни.

2. Прогноза за цената: Историческите данни са ключови при прогнозирането на движението на цените на Swarm Network. Проучвайки минали пазарни тенденции, търговците могат да открият модели и да предвидят бъдещото пазарно поведение. Подробните исторически данни на Swarm Network на MEXC, предоставящи ежеминутна информация за цените на отваряне, високи, ниски и затваряне, са от решаващо значение за разработването и обучението на прогнозни модели, като по този начин подпомагат вземането на информирани решения за търговия.

3. Управление на риска: Достъпът до исторически данни позволява на търговците да оценят рисковете, свързани с Swarm Network инвестициите. Помага за разбирането на волатилността на Swarm Network, което води до по-информирани инвестиционни избори.

4. Управление на портфолио: Историческите данни помагат за проследяване на ефективността на инвестициите във времето. Това позволява на търговците да идентифицират активите, които не се представят добре, и да коригират портфейлите си, за да оптимизират възвръщаемостта.

5. Обучение на ботове за търговия: Историческите пазарни данни за криптовалута OHLC (отворени, високи, ниски, затворени) на Swarm Network могат да бъдат изтеглени за обучение на Swarm Network ботове за търговия с цел постигане на по-добри резултати на пазара.

Тези инструменти и ресурси позволяват на търговците да навлязат в дълбочина в историческите данни на Swarm Network, предоставяйки ценна информация и потенциал за подобряване на техните стратегии за търговия.

История на цените на популярни криптовалути

Подготвихме списък с подобни прогнози за цените на токените на база на интересите ви. Проверете го сега!

Отказ от отговорност

Това съдържание ви се предоставя само за информационни цели, не представлява оферта или покана за оферта, нито препоръка от страна на MEXC за закупуване, продажба или задържане на ценни книжа, финансов продукт или инструмент, посочени в съдържанието, и не представлява инвестиционен съвет, финансов съвет, съвет за търговия или друг вид съвет. Представените данни могат да отразяват цените на активите, търгувани на борсата MEXC, както и на други борси за криптовалути и платформи за пазарни данни. MEXC може да начислява такси за обработка на трансакции с криптовалута, които може да не са отразени в показаните цени за преобразуване. MEXC не носи отговорност за каквито и да било грешки или забавяния в съдържанието, както и за каквито и да било действия, предприети въз основа на съдържанието.

Прочетете и разберете Споразумението с потребителя и Политиката за поверителност