Steam22 Preisverlauf
(STM)Datum | Eröffnungspreis* | HOCH | NIEDRIG | Schlusskurs** | Vol |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-02 | $0.0365 | $0.0374 | $0.0351 | $0.0354 | 1,839.44 |
2026-06-01 | $0.0373 | $0.0373 | $0.0364 | $0.0365 | 834.46 |
2026-05-31 | -- | $0.0396 | $0.0352 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0396 | $0.0352 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0396 | $0.0352 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.0396 | $0.0352 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.0399 | $0.0399 | $0.0366 | $0.0368 | 9,774.66 |
2026-05-26 | $0.0408 | $0.0411 | $0.0398 | $0.0400 | 1.67 |
2026-05-25 | $0.0403 | $0.0410 | $0.0402 | $0.0409 | 285.99 |
2026-05-24 | $0.0396 | $0.0409 | $0.0396 | $0.0403 | 36.7 |
2026-05-23 | $0.0408 | $0.0409 | $0.0390 | $0.0396 | 13.87 |
2026-05-22 | $0.0411 | $0.0415 | $0.0407 | $0.0408 | 352.62 |
2026-05-21 | $0.0408 | $0.0412 | $0.0405 | $0.0411 | 1,593.32 |
2026-05-20 | $0.0413 | $0.0419 | $0.0404 | $0.0408 | 4,533.14 |
2026-05-19 | $0.0412 | $0.0419 | $0.0408 | $0.0412 | 141.29 |
2026-05-18 | $0.0411 | $0.0421 | $0.0393 | $0.0413 | 12,579.2 |
2026-05-17 | $0.0376 | $0.0411 | $0.0375 | $0.0411 | 23,372.16 |
2026-05-16 | $0.0385 | $0.0388 | $0.0375 | $0.0376 | 739.66 |
2026-05-15 | $0.0403 | $0.0405 | $0.0383 | $0.0385 | 1,997.28 |
2026-05-14 | $0.0374 | $0.0405 | $0.0367 | $0.0403 | 44,526.69 |
Wo können Sie STM kaufen
Schließen Sie die Kontoregistrierung in nur wenigen Minuten ab, um Kryptowährung per Kreditkarte oder Banküberweisung zu kaufen.
Über STM historische Preisdaten
Mit dem STM-Preisverlaufs-Tracker können Kryptowährungsinvestoren die Performance ihrer Anlagen bequem überwachen. Sie können die Eröffnungs-, Höchst- und Schlusskurse von STM im Zeitverlauf sowie das Handelsvolumen einsehen. Darüber hinaus können Sie die tägliche prozentuale Veränderung sofort überprüfen, um Tage mit höherer Volatilität leicht zu identifizieren.
Laut unseren STM-Preisverlaufsdaten stieg der Wert im Jahr 1970-01-21 auf ein Allzeithoch von über $0.1221. Der Tiefpunkt der STM-Preisentwicklung (oft als „STM-Allzeittief“ bezeichnet) wurde hingegen im Jahr 1970-01-21 erreicht. Wer STM in diesem Zeitraum kaufte, würde sich aktuell über einen beeindruckenden Gewinn von $0.1042 freuen.
Laut Plan wird die Gesamtmenge von STM 100,000,000 erreichen. Derzeit beträgt die im Umlauf befindliche Menge von STM ungefähr 100,000,000.
Alle auf dieser Seite angezeigten Preise stammen vom vertrauenswürdigen Datenanbieter LBank. Es wird empfohlen, sich bei der Überprüfung Ihrer Investitionen nicht auf eine einzige Datenquelle zu verlassen, da die Werte je nach Anbieter unterschiedlich sein können.
Unser historischer Bitcoin-Preisdatensatz umfasst 1-Minuten-, 1-Tages-, 1-Wochen- und 1-Monatsdaten (Eröffnungs-/Hoch-/Tief-/Schlusskurs/Volumen). Diese Datensätze wurden strengen Tests unterzogen, um Konsistenz, Integrität und Genauigkeit zu gewährleisten. Das Design ist speziell für Handelssimulationen und Backtesting konzipiert, steht zum kostenlosen Download zur Verfügung und wird in Echtzeit aktualisiert.
STM Beispiele für historische Daten
Hier sind einige Verwendungsmöglichkeiten von STM historischen Daten im STM Handel
Händler nutzen historische Daten, um Trends und Bewegungen im STM-Markt zu analysieren. Sie nutzen Diagramme und andere visuelle Tools, um Trends zu erkennen und den richtigen Zeitpunkt für den Markteintritt oder -austritt zu bestimmen. Eine Möglichkeit, sich in diesem dynamischen Markt einen Vorteil zu verschaffen, ist die Visualisierung und Analyse historischer Marktdaten. Dazu können historische Daten in GridDB gespeichert und mithilfe von Python-Skripten mit verschiedenen Bibliotheken wie Matplotlib, Pandas, Numpy und Scipy zur Datenvisualisierung analysiert werden.
Historische Daten können auch zur Vorhersage zukünftiger Markttrends verwendet werden. Durch die Analyse des vergangenen Marktverhaltens können Händler wiederkehrende Muster erkennen und fundierte Vorhersagen über die Entwicklung des STM-Marktes treffen. Mithilfe des historischen STM-Datensatzes von LBank erhalten Händler minutengenaue Daten wie Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse für STM. Diese Daten können dann zum Definieren und Trainieren von Preisvorhersagemodellen verwendet werden, um Nutzern fundierte Handelsentscheidungen zu ermöglichen.
Durch den Erhalt historischer Daten können Händler die Risiken einer Investition in STM einschätzen. Sie können auch die Volatilität von STM bestimmen und so fundierte Anlageentscheidungen treffen.
Historische Daten sind auch im Portfoliomanagement nützlich. Durch die langfristige Verfolgung von Investitionen können Händler Vermögenswerte mit schlechter Performance identifizieren und ihre Portfolios anpassen, um die Rendite zu maximieren.
Darüber hinaus können Benutzer STM historische OHLC-Daten (Open, High, Low, Close) zu Kryptowährungen herunterladen, um ihre eigenen STM Trading-Bots zu trainieren und so eine herausragende Performance auf dem Markt zu erzielen. Mit diesen Tools und Ressourcen können Händler die historischen Daten von STM gründlich studieren, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und möglicherweise ihre Handelsstrategien verbessern.
So analysieren Sie STM Candlestick-Chartdaten
STM Candlestick-Charts zeigen die Zeit auf der horizontalen Achse und die Preisdaten auf der vertikalen Achse an, ähnlich wie Linien- und Balkendiagramme. Ein Candlestick kann zwei verschiedene Farben haben: grün oder rot. Eine grüne Kerze zeigt einen Preisanstieg im betrachteten Zeitraum an, während eine rote Kerze einen Preisrückgang anzeigt.
Die einfache Struktur von Candlestick-Charts kann dem Benutzer eine Fülle von Informationen liefern. Beispielsweise können Candlestick-Chart-Daten in der technischen Analyse verwendet werden, um potenzielle Trendumkehrungen zu identifizieren.
Historischen Daten von STM zufolge können konservative Anleger, wenn der STM-Markt rückläufige oder steigende Trends aufweist, kapitalgeschützte Produkte wie Sichteinlage und Gesperrt verwenden, um den Trend zu diesem Zeitpunkt zu nutzen.
Wenn STM einen Seitwärtstrend aufweist, kann die Verwendung von Offene Futures und die Auswahl eines bullischen Produkts, um von einem leichten Aufwärtstrend zu profitieren, oder die Auswahl eines bärischen Produkts, um von einem leichten Abwärtstrend zu profitieren, zu einer besseren Performance führen.
