StakeQuest Legends(SQL)今天
$0.031995
StakeQuest Legends 價格歷史
(SQL)時間段: 2024-11-09 ~ 2025-11-10
2024-11-09
2025-11-10
USD
日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2025-11-09 | $0.031990 | $0.031995 | $0.030988 | $0.030994 | $3.929467 |
2025-11-08 | -- | $0.033982 | $0.024981 | -- | -- |
2025-11-07 | -- | $0.025989 | $0.024930 | -- | -- |
2025-11-06 | $0.023994 | $0.025994 | $0.023993 | -- | -- |
2025-11-05 | $0.025987 | $0.026986 | $0.022982 | -- | -- |
2025-11-04 | $0.026995 | $0.026996 | $0.025987 | -- | -- |
2025-11-03 | $0.028993 | $0.028995 | $0.024995 | -- | -- |
2025-11-02 | -- | $0.028995 | $0.027988 | -- | -- |
2025-11-01 | $0.027986 | $0.030985 | $0.026981 | -- | -- |
2025-10-31 | $0.027997 | $0.028994 | $0.027983 | -- | -- |
2025-10-30 | -- | $0.032995 | $0.027994 | -- | -- |
2025-10-29 | -- | $0.031005 | $0.029996 | -- | -- |
2025-10-28 | -- | $0.031001 | $0.029997 | -- | -- |
2025-10-27 | -- | $0.031005 | $0.030994 | -- | -- |
2025-10-26 | $0.027002 | $0.032004 | $0.027001 | $0.031000 | $16.87122 |
2025-10-25 | $0.027004 | $0.029003 | $0.027000 | $0.027002 | $0.646538 |
2025-10-24 | $0.028005 | $0.029005 | $0.026004 | $0.027004 | $0.642176 |
2025-10-23 | $0.030003 | $0.031004 | $0.026002 | $0.028005 | $135.2291 |
2025-10-22 | $0.031006 | $0.032011 | $0.021006 | $0.030003 | $387.1234 |
2025-10-21 | $0.032007 | $0.032002 | $0.030003 | $0.031006 | $27.47608 |
* 範圍內最早的資料（UTC 時間）
** 範圍內的最新資料（UTC 時間）
您可以在哪裡購買 SQL
通過 LBank App 購買
數分鐘完成帳戶註冊，即可通過信用卡或銀行轉帳購買加密貨幣。
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關於 SQL 價格歷史數據
SQL 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 SQL 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 SQL 價格歷史數據，其價值在 2025-09-11 飆升至歷史峰值，超過 $43.99。另一方面，SQL 價格軌跡的最低點（通常稱為「SQL 歷史最低點」）出現在 2025-10-08。如果有人在此期間購買了 SQL，那麼他目前將獲得 $43.98199 的可觀利潤。
按照設計，SQL 的總供應量將達到 1,000M 個。截至目目前，SQL 的流通供應量約為 -- 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。
SQL 歷史數據案例
以下是 SQL 歷史數據在 SQL 交易中的一些使用方法
技術分析：
交易者使用歷史數據來分析 SQL 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。
根據歷史數據預測 SQL 價格：
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 SQL 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SQL 歷史數據集，交易者可以獲取 SQL 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。
風險管理：
通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 SQL 的風險。他們還可以確定資產 SQL 的波動性，從而做出明智的投資決策。
投資組合管理：
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。
訓練 SQL 交易機器人：
此外，用戶還可以選擇下載 SQL 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 SQL 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 SQL 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。
如何分析 SQL 蠟燭圖數據
SQL K線圖表在水平軸上顯示時間，垂直軸上顯示價格數據，與折線圖和柱狀圖類似。K線圖可能有兩種不同的顏色：綠色或紅色。綠色蠟燭表示在考慮期間價格上漲，而紅色蠟燭表示價格下降。
K線圖的簡單結構可以為用戶提供大量信息。比如技術分析則而可能會使用 K線圖數據來識別潛在的走勢反轉。
在 SQL 呈現橫盤行情的情況下，利用 開合約 並選擇看漲的產品來利用輕微上漲趨勢，或選擇看跌的產品來從溫和的下跌趨勢中獲利，可能會帶來更好的表現。
常見問題
歷史上的今天
2025-11-10
StakeQuest Legends(SQL)
