Bitget:日次取引量の世界ランキングでトップ4にランクイン!
BTCマーケットシェア58.45%
現在のETHガス代: 0.1-1 gwei
ビットコインレインボーチャート: 蓄積
ビットコイン半減期:2024年,2028年
BTC/USDT$62563.14 (-2.71%)恐怖・強欲指数23(極度の恐怖)
アルトコインシーズン指数:0(ビットコインシーズン)
ビットコイン現物ETFの純流入総額(-$76.4M(1日)、-$268.5M(7日))。6,200 USDT相当の新規ユーザー向けウェルカムギフトパッケージ。今すぐ獲得する
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StakeLayerの価格履歴
未上場
期間:2025-06-23 ~ 2026-06-23
USD
| 日付 | 始値* | 最高価格 | 最低価格 | 終値** | 取引量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-22 | $0.{4}1698 | $0.{4}1857 | $0.{4}1697 | $0.{4}1857 | $0.00 |
2026-06-21 | $0.{4}1859 | $0.{4}1859 | $0.{4}1697 | $0.{4}1698 | $0.00 |
2026-06-20 | $0.{4}1675 | $0.{4}1859 | $0.{4}1664 | $0.{4}1859 | $0.00 |
2026-06-19 | $0.{4}1716 | $0.{4}1727 | $0.{4}1674 | $0.{4}1675 | $0.00 |
2026-06-18 | $0.{4}1759 | $0.{4}1786 | $0.{4}1464 | $0.{4}1716 | $241.07 |
2026-06-17 | $0.{4}1798 | $0.{4}1807 | $0.{4}1740 | $0.{4}1759 | $0.00 |
2026-06-16 | $0.{4}1866 | $0.{4}1871 | $0.{4}1648 | $0.{4}1798 | $0.00 |
2026-06-15 | $0.{4}1720 | $0.{4}1868 | $0.{4}1466 | $0.{4}1866 | $0.00 |
2026-06-14 | $0.{4}1518 | $0.{4}1923 | $0.{4}1518 | $0.{4}1720 | $0.00 |
2026-06-13 | $0.{4}1840 | $0.{4}1898 | $0.{4}1518 | $0.{4}1518 | $0.00 |
2026-06-12 | $0.{4}1742 | $0.{4}1913 | $0.{4}1681 | $0.{4}1840 | $0.00 |
2026-06-11 | $0.{4}1523 | $0.{4}1867 | $0.{4}1523 | $0.{4}1742 | $0.00 |
2026-06-10 | $0.{4}1759 | $0.{4}1793 | $0.{4}1523 | $0.{4}1523 | $0.00 |
2026-06-09 | $0.{4}1528 | $0.{4}1831 | $0.{4}1528 | $0.{4}1759 | $0.00 |
2026-06-08 | $0.{4}1528 | $0.{4}1937 | $0.{4}1528 | $0.{4}1528 | $0.00 |
2026-06-07 | $0.{4}1798 | $0.{4}1947 | $0.{4}1528 | $0.{4}1528 | $0.00 |
2026-06-06 | $0.{4}1528 | $0.{4}1901 | $0.{4}1525 | $0.{4}1798 | $0.00 |
2026-06-05 | $0.{4}1527 | $0.{4}2022 | $0.{4}1527 | $0.{4}1528 | $0.00 |
2026-06-04 | $0.{4}1529 | $0.{4}2140 | $0.{4}1527 | $0.{4}1527 | $0.00 |
2026-06-03 | $0.{4}2230 | $0.{4}2284 | $0.{4}1529 | $0.{4}1529 | $0.00 |
2026-06-02 | $0.{4}2342 | $0.{4}2430 | $0.{4}1529 | $0.{4}2230 | $0.00 |
2026-06-01 | $0.{4}2436 | $0.{4}2465 | $0.{4}1534 | $0.{4}2342 | $0.00 |
2026-05-31 | $0.{4}1537 | $0.{4}2490 | $0.{4}1536 | $0.{4}2436 | $0.00 |
2026-05-30 | $0.{4}1536 | $0.{4}2445 | $0.{4}1536 | $0.{4}1537 | $0.00 |
2026-05-29 | $0.{4}1533 | $0.{4}2392 | $0.{4}1533 | $0.{4}1536 | $0.00 |
2026-05-28 | $0.{4}2326 | $0.{4}2413 | $0.{4}1530 | $0.{4}1533 | $0.00 |
2026-05-27 | $0.{4}2352 | $0.{4}2489 | $0.{4}2229 | $0.{4}2326 | $0.00 |
2026-05-26 | $0.{4}2318 | $0.{4}2535 | $0.{4}2269 | $0.{4}2352 | $0.00 |
2026-05-25 | $0.{4}1536 | $0.{4}2533 | $0.{4}1532 | $0.{4}2318 | $0.00 |
2026-05-24 | $0.{4}1540 | $0.{4}2521 | $0.{4}1536 | $0.{4}1536 | $0.00 |
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 12
* 範囲内の最も古いデータ(UTC時間)
** 範囲内の最新データ(UTC時間)
この日
2026-06-23

StakeLayer
(STAKE)
- 今日$0.{4}2178
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StakeLayerのローソク足データ
(1分足のローソク足)Bitgetの最新のStakeLayerのローソク足データ(Kラインとも呼ばれます)複数通貨に対応
StakeLayerのヒストリカルデータ
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StakeLayer価格のヒストリカルデータについて
StakeLayerの価格履歴の追跡により、暗号資産投資家は投資のパフォーマンスを簡単に監視することができます。StakeLayerの始値、高値、終値、取引量を時系列で簡単に追跡できます。さらに、日々の変化をパーセンテージで即座に表示できるため、大きな変動のあった日を簡単に特定することができます。
StakeLayerの価格履歴データによると、その価値は2024-10-16で前例のないピークにまで急騰し、$0.01028ドルを超えました。一方、一般に「StakeLayer史上最安値」と呼ばれる、StakeLayerの価格軌跡の最低点は2026-06-18に発生しました。その期間中にStakeLayerを購入した場合、現在49%という驚くべき利益を享受していることになります。
設計上、4.17B StakeLayerが作成されます。現時点で、StakeLayerの循環供給量は約0です。
このページに掲載されている価格はすべて、信頼できる情報源であるBitgetから入手したものです。売り手によって価値が異なる可能性があるため、投資のチェックは単一の情報源に頼ることが極めて重要です。
当社のStakeLayer価格のヒストリカルデータセットには、1分、1日、1週間、1ヶ月の間隔(始値/高値/安値/終値/出来高)のデータが含まれています。これらのデータセットは、一貫性、完全性、正確性を保証するために厳格なテストを受けています。これらは、取引シミュレーションとバックテスト用に特別に設計されており、無料でダウンロードでき、リアルタイムで更新されます。
StakeLayerのヒストリカルデータの使用例
StakeLayerの取引でStakeLayerのヒストリカルデータを使用する方法をいくつか紹介します:
テクニカル分析:トレーダーはヒストリカルデータを使ってStakeLayer市場のトレンドやパターンを分析できます。チャートやその他の視覚的な道具を使ってパターンを探し、市場に参入するタイミングや撤退するタイミングを判断しましょう。このダイナミックな市場で優位に立つための1つの方法は、{1}の過去の市場データを可視化し、分析することです。これは、ヒストリカルデータをGridDBに保存し、データ視覚化用のMatplotlib、Pandas、Numpy、Scipy などのさまざまなパッケージを組み込んだ Pythonスクリプトを利用することで実現できます。
ヒストリカルデータからStakeLayerの価格を予測する:また、ヒストリカルデータは将来の市場動向を予測するためにも利用できます。過去の市場行動を分析することで、トレーダーは繰り返し起こるパターンを特定し、StakeLayer市場の方向性について情報に基づいた予測を立てることができます。BitgetのStakeLayerのヒストリカルデータセットを活用することで、トレーダーはStakeLayerの始値、高値、安値、終値の分単位のデータにアクセスすることができます。このデータを利用して価格予測用のモデルを定義および練習することができるため、ユーザーは情報に基づいて取引の意思決定を行うことができます。









