Shopify Tokenized Stock (Robinhood) 價格歷史
(SHOP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-23 | $147.01 | $150.50 | $136.47 | $142.58 | 179,351.61 |
2026-09-22 | $129.77 | $149.59 | $129.42 | $147.00 | 124,987.53 |
2026-09-21 | $127.77 | $130.27 | $126.76 | $129.74 | 111,653.43 |
2026-09-20 | $127.38 | $128.62 | $125.28 | $127.94 | 38,988.82 |
2026-09-19 | $127.39 | $129.62 | $126.28 | $127.38 | 70,475.83 |
2026-09-18 | $128.53 | $129.19 | $127.18 | $127.35 | 57,985.09 |
2026-09-17 | $132.25 | $132.29 | $128.33 | $128.53 | 79,480.09 |
2026-09-16 | $130.57 | $132.26 | $129.18 | $132.26 | 127,167.19 |
2026-09-15 | $132.36 | $135.17 | $130.40 | $130.55 | 187,759.49 |
2026-09-14 | $127.95 | $132.90 | $127.57 | $132.64 | 198,062.19 |
2026-09-13 | $128.86 | $128.97 | $127.92 | $127.94 | 18,461.26 |
2026-09-12 | $130.62 | $131.40 | $128.53 | $128.86 | 106,038.65 |
2026-09-11 | $127.36 | $131.61 | $125.47 | $130.20 | 289,624.63 |
2026-09-10 | $128.55 | $130.37 | $124.33 | $127.36 | 404,979.25 |
2026-09-09 | $134.81 | $137.40 | $128.54 | $128.55 | 1,585,238.08 |
2026-09-08 | $154.66 | $154.78 | $133.43 | $134.62 | 1,085,779.24 |
2026-09-07 | $147.15 | $160.71 | $146.48 | $154.34 | 2,583,380.92 |
2026-09-06 | $146.50 | $152.32 | $146.52 | $147.15 | 388,119.15 |
2026-09-05 | $144.47 | $150.77 | $144.59 | $146.51 | 1,562,504.7 |
2026-09-04 | $140.44 | $147.84 | $140.46 | $147.81 | 673,971.63 |
您可以在哪裡購買 SHOP
關於 SHOP 價格歷史數據
SHOP 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 SHOP 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 SHOP 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $528.48K。另一方面，SHOP 價格軌跡的最低點（通常稱為「SHOP 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 SHOP，那麼他目前將獲得 $528.37K 的可觀利潤。
按照設計，SHOP 的總供應量將達到 987.51 個。截至目目前，SHOP 的流通供應量約為 1,012.02 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。
SHOP 歷史數據案例
以下是 SHOP 歷史數據在 SHOP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SHOP 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 SHOP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SHOP 歷史數據集，交易者可以獲取 SHOP 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 SHOP 的風險。他們還可以確定資產 SHOP 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 SHOP 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 SHOP 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 SHOP 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。
