Stellar Preisverlauf

(XLM)

Zeitraum: 2025-02-10 ~ 2026-02-11

2025-02-10

2026-02-11

USD

Datum	Eröffnungspreis*	HOCH	NIEDRIG	Schlusskurs**	Vol
2026-02-10	--	$0.161736	$0.155056	--	--
2026-02-09	--	$0.163798	$0.156499	--	--
2026-02-08	$0.159910	$0.1644	$0.1589	$0.161786	$113.220M
2026-02-07	$0.165508	$0.1713	$0.156	$0.159889	$203.832M
2026-02-06	$0.155831	$0.1681	$0.1363	$0.165746	$431.373M
2026-02-05	$0.169150	$0.173697	$0.152733	$0.154996	$259.813M
2026-02-04	$0.178455	$0.1821	$0.1678	$0.169420	$165.964M
2026-02-03	$0.182761	$0.1826	$0.1739	$0.178549	$108.694M
2026-02-02	--	$0.183149	$0.169127	--	--
2026-02-01	$0.180012	$0.1826	$0.1656	$0.173878	$229.528M
2026-01-31	$0.194359	$0.196	$0.1765	$0.179718	$159.553M
2026-01-30	$0.196924	$0.201136	$0.191507	$0.194011	$186.437M
2026-01-29	$0.208618	$0.2117	$0.1956	$0.196739	$136.876M
2026-01-28	$0.205730	$0.212	$0.2032	$0.208394	$128.955M
2026-01-27	$0.208743	$0.2091	$0.2041	$0.206183	$93.806M
2026-01-26	$0.207564	$0.212	$0.2006	$0.209095	$145.785M
2026-01-25	$0.211158	$0.212751	$0.203732	$0.207446	$70.699M
2026-01-24	$0.212538	$0.217856	$0.210131	$0.211094	$99.073M
2026-01-23	$0.212010	$0.2163	$0.2085	$0.212799	$98.349M
2026-01-22	$0.214393	$0.2176	$0.2054	$0.212018	$162.551M

* Früheste Daten im Bereich (UTC-Zeit)

** Neueste Daten im Bereich (UTC-Zeit)

Wo können Sie XLM kaufen

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Über XLM historische Preisdaten

Mit dem XLM-Preisverlaufs-Tracker können Kryptowährungsinvestoren die Performance ihrer Anlagen bequem überwachen. Sie können die Eröffnungs-, Höchst- und Schlusskurse von XLM 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 XLM-Preisverlaufsdaten stieg der Wert im Jahr 2018-01-03 auf ein Allzeithoch von über $0.875563. Der Tiefpunkt der XLM-Preisentwicklung (oft als „XLM-Allzeittief“ bezeichnet) wurde hingegen im Jahr 2015-03-05 erreicht. Wer XLM in diesem Zeitraum kaufte, würde sich aktuell über einen beeindruckenden Gewinn von $0.875086 freuen.

Laut Plan wird die Gesamtmenge von XLM 50,001M erreichen. Derzeit beträgt die im Umlauf befindliche Menge von XLM ungefähr 32,726M.

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.

XLM Beispiele für historische Daten

Hier sind einige Verwendungsmöglichkeiten von XLM historischen Daten im XLM Handel

Technische Analyse:

Händler nutzen historische Daten, um Trends und Bewegungen im XLM-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.

Vorhersage des XLM-Preises basierend auf historischen Daten:

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 XLM-Marktes treffen. Mithilfe des historischen XLM-Datensatzes von LBank erhalten Händler minutengenaue Daten wie Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse für XLM. Diese Daten können dann zum Definieren und Trainieren von Preisvorhersagemodellen verwendet werden, um Nutzern fundierte Handelsentscheidungen zu ermöglichen.

Risikomanagement:

Durch den Erhalt historischer Daten können Händler die Risiken einer Investition in XLM einschätzen. Sie können auch die Volatilität von XLM bestimmen und so fundierte Anlageentscheidungen treffen.

Portfoliomanagement:

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.

Schulung von XLM Trading-Bots:

Darüber hinaus können Benutzer XLM historische OHLC-Daten (Open, High, Low, Close) zu Kryptowährungen herunterladen, um ihre eigenen XLM 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 XLM gründlich studieren, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und möglicherweise ihre Handelsstrategien verbessern.

So analysieren Sie XLM Candlestick-Chartdaten

XLM 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 XLM zufolge können konservative Anleger, wenn der XLM-Markt rückläufige oder steigende Trends aufweist, kapitalgeschützte Produkte wie Sichteinlage und Gesperrt verwenden, um den Trend zu diesem Zeitpunkt zu nutzen.

Wenn XLM 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.