Direxion Daily Semiconductor Bear 3X ETF (Dinari Tokenized ETF) 價格歷史
(SOXS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-29 | $35.27 | $35.63 | $32.12 | $32.70 | 14,128.68 |
2026-09-28 | -- | $35.79 | $35.09 | -- | -- |
2026-09-27 | -- | $32.44 | $32.44 | -- | -- |
2026-09-26 | $32.92 | $32.55 | $32.04 | $32.44 | 905.62 |
2026-09-25 | $35.08 | $35.37 | $32.19 | $32.24 | 15,320.44 |
2026-09-24 | $34.30 | $36.27 | $33.47 | $35.15 | 15,610.34 |
2026-09-23 | $33.59 | $34.93 | $32.23 | $34.33 | 9,026.81 |
2026-09-22 | -- | $36.22 | $33.30 | -- | -- |
2026-09-21 | -- | $45.10 | $44.89 | -- | -- |
2026-09-20 | -- | $45.10 | $44.89 | -- | -- |
2026-09-19 | -- | $45.10 | $44.89 | -- | -- |
2026-09-18 | -- | $45.15 | $44.80 | -- | -- |
2026-09-17 | -- | $50.95 | $44.94 | -- | -- |
2026-09-16 | -- | $51.76 | $48.78 | -- | -- |
2026-09-15 | $51.00 | $52.32 | $49.56 | $51.44 | 1,018.77 |
2026-09-14 | -- | $52.09 | $50.41 | -- | -- |
2026-09-13 | -- | $44.15 | $44.15 | -- | -- |
2026-09-12 | -- | $44.27 | $43.19 | -- | -- |
2026-09-11 | $45.76 | $47.93 | $43.27 | $43.42 | 77.71 |
2026-09-10 | $43.13 | $47.44 | $43.06 | $45.86 | 330.61 |
您可以在哪裡購買 SOXS
關於 SOXS 價格歷史數據
SOXS 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 SOXS 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 SOXS 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $60.23。另一方面，SOXS 價格軌跡的最低點（通常稱為「SOXS 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 SOXS，那麼他目前將獲得 $28.27 的可觀利潤。
按照設計，SOXS 的總供應量將達到 1,357.07 個。截至目目前，SOXS 的流通供應量約為 1,357.07 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。
SOXS 歷史數據案例
以下是 SOXS 歷史數據在 SOXS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 SOXS 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 SOXS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 SOXS 歷史數據集，交易者可以獲取 SOXS 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 SOXS 的風險。他們還可以確定資產 SOXS 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 SOXS 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 SOXS 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 SOXS 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。
