1,000 Stratis sa Presearch. Tsart, presyo ng kasaysayan at hula sa bukas, sa susunod na buwan, 2024 taon
Gastos 1,000 Stratis sa Presearch batay sa kasalukuyang data,
natanggap mula sa palitan ng palitan ng pera bilang ng 11 19, 2020, ay 40,505 PRE.
Magkano ang 1,000 STRAT sa PRE?
11 19, 2020
1,000 STRAT = 40,505 PRE
▲ 4.68 %
1,000 PRE = 24.6885 STRAT
1 STRAT = 40.5046 PRE
Tsart, kasaysayan ng mga pagbabago sa presyo 1,000 STRAT sa PRE
Mga istatistika ng gastos 1,000 Stratis sa Presearch
Para sa 30 araw | |
---|---|
Pinakamababang | 23,190 PRE |
Pinakamataas | 38,768 PRE |
Timbang na Average | 30,622 PRE |
Para sa 90 araw | |
Pinakamababang | 23,190 PRE |
Pinakamataas | 45,576 PRE |
Timbang na Average | 31,524 PRE |
Para sa 365 araw | |
Pinakamababang | 15,407 PRE |
Pinakamataas | 45,776 PRE |
Timbang na Average | 28,275 PRE |
Baguhin ang gastos ng 1,000 STRAT sa PRE sa huling 30 araw
Para sa huling 30 araw (10 21, 2020 — 11 19, 2020) presyo 1,000 Stratis laban sa Presearch binago ng 55.39% (26,067 PRE — 40,505 PRE)
Baguhin ang gastos ng 1,000 STRAT sa PRE sa huling 90 araw
Para sa huling 90 araw (08 22, 2020 — 11 19, 2020) ang presyo ng 1,000 Stratis laban sa Presearch binago ng -5.06% (42,662 PRE — 40,505 PRE)
Baguhin ang gastos ng 1,000 STRAT sa PRE sa huling 365 araw
Para sa huling 365 araw (04 10, 2020 — 11 19, 2020) ang presyo ng 1,000 Stratis laban sa Presearch binago ng 142.7% (16,689 PRE — 40,505 PRE)
Baguhin ang gastos ng 1,000 STRAT sa PRE para sa buong oras
Sa lahat ng oras na tumatakbo ang aming site (04 10, 2020 — 11 19, 2020) ang presyo ng 1,000 Stratis laban sa Presearch binago ng 142.7% (16,689 PRE — 40,505 PRE)
Ibahagi ang isang link sa gastos ng 1,000 STRAT sa PRE
Kung nais mong ibahagi ang isang link sa gastos ng 1,000 Stratis (STRAT) sa Presearch (PRE) — kopyahin at i-paste ang HTML code sa iyong site:
din, maaari mong ibahagi ang isang link sa gastos ng 1,000 Stratis (STRAT) sa Presearch (PRE) sa forum, kopyahin ang code at i-paste ito sa site:
Taya ng presyo 1,000 Stratis sa Presearch
Mga paraan upang mahulaan ang exchange rate at cryptocurrencies.
-
Teknikal na pagsusuri: Gumagamit ang pamamaraang ito ng nakaraang data ng presyo at dami upang subukang tukuyin ang mga pattern na maaaring magpahiwatig ng mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Gumagamit ang mga mangangalakal at mamumuhunan ng mga teknikal na tagapagpahiwatig, tulad ng mga moving average, MACD, RSI, at candlestick chart, upang suriin ang merkado at hulaan ang mga trend sa hinaharap. Halimbawa, kung ang presyo ng Bitcoin ay matagal nang nakikipagkalakalan sa isang hanay, at pagkatapos ay lumampas sa isang pangunahing antas ng paglaban, maaaring asahan ng mga mangangalakal na patuloy na tumataas ang presyo.
-
Pangunahing pagsusuri: Ang pamamaraang ito ay tumitingin sa pinagbabatayan na pang-ekonomiya at pampinansyal na mga salik upang subukang matukoy ang tunay na halaga ng isang asset. Kasama sa pangunahing pagsusuri ang pagsusuri ng mga financial statement, economic indicator, mga kaganapan sa balita, at iba pang salik na maaaring makaapekto sa supply at demand ng isang asset. Halimbawa, kung ang sentral na bangko ng isang bansa ay magtataas ng mga rate ng interes, ang pera ng bansang iyon ay maaaring mag-appreciate laban sa iba pang mga pera.
-
Pagsusuri ng damdamin: Ang pamamaraang ito ay gumagamit ng social media at iba pang mga mapagkukunan upang masukat ang sentimento sa merkado at sikolohiya ng mamumuhunan. Gumagamit ang mga mangangalakal at mamumuhunan ng pagsusuri ng damdamin upang subukang tukuyin ang mga uso at potensyal na pagbabago sa merkado. Halimbawa, kung mayroong maraming negatibong balita at sentimyento na nakapalibot sa isang partikular na cryptocurrency, maaaring asahan ng mga mangangalakal na bababa ang presyo.
-
Machine learning at AI: Gumagamit ang paraang ito ng mga algorithm at istatistikal na modelo upang pag-aralan ang malaking halaga ng data at gumawa ng mga hula tungkol sa mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Ang mga algorithm ng machine learning ay maaaring matuto mula sa nakaraang data at isaayos ang kanilang mga hula habang nagiging available ang bagong data. Halimbawa, maaaring suriin ng isang machine learning algorithm ang nakaraang data ng presyo, mga artikulo ng balita, sentimento sa social media, at iba pang mga salik upang makagawa ng mga hula tungkol sa hinaharap na presyo ng isang partikular na cryptocurrency.
Ang tinantyang presyo ng 1,000 Stratis sa Presearch para sa susunod na 30 araw*
15/05 | 40,078 PRE | ▼ -1.05 % |
16/05 | 39,833 PRE | ▼ -0.61 % |
17/05 | 39,626 PRE | ▼ -0.52 % |
18/05 | 39,747 PRE | ▲ 0.31 % |
19/05 | 41,360 PRE | ▲ 4.06 % |
20/05 | 41,402 PRE | ▲ 0.1 % |
21/05 | 42,125 PRE | ▲ 1.75 % |
22/05 | 44,275 PRE | ▲ 5.1 % |
23/05 | 38,648 PRE | ▼ -12.71 % |
24/05 | 36,662 PRE | ▼ -5.14 % |
25/05 | 36,090 PRE | ▼ -1.56 % |
26/05 | 35,874 PRE | ▼ -0.6 % |
27/05 | 35,291 PRE | ▼ -1.62 % |
28/05 | 35,024 PRE | ▼ -0.76 % |
29/05 | 38,138 PRE | ▲ 8.89 % |
30/05 | 42,870 PRE | ▲ 12.41 % |
31/05 | 48,681 PRE | ▲ 13.56 % |
01/06 | 48,566 PRE | ▼ -0.24 % |
02/06 | 48,099 PRE | ▼ -0.96 % |
03/06 | 48,362 PRE | ▲ 0.55 % |
04/06 | 50,948 PRE | ▲ 5.35 % |
05/06 | 52,332 PRE | ▲ 2.72 % |
06/06 | 51,790 PRE | ▼ -1.04 % |
07/06 | 51,475 PRE | ▼ -0.61 % |
08/06 | 51,367 PRE | ▼ -0.21 % |
09/06 | 51,196 PRE | ▼ -0.33 % |
10/06 | 50,495 PRE | ▼ -1.37 % |
11/06 | 51,751 PRE | ▲ 2.49 % |
12/06 | 54,143 PRE | ▲ 4.62 % |
13/06 | 55,367 PRE | ▲ 2.26 % |
* — The forecast of the cost of 1,000 Stratis sa Presearch ay ginawa ng aming mga espesyalista batay sa data ng istatistika, pandaigdigang mga uso at pangunahing balita sa negosyo. Mga pagtataya ng gastos ng 1,000 Stratis sa Presearch sa loob ng 30 araw, 3 buwan at isang taon ay ginawa ng iba`t ibang mga eksperto at maaaring magkaroon ng kaunting pagkakaiba.
Ang tinantyang presyo ng 1,000 Stratis sa Presearch para sa susunod na 3 buwan*
20/05 — 26/05 | 38,765 PRE | ▼ -4.29 % |
27/05 — 02/06 | 41,303 PRE | ▲ 6.55 % |
03/06 — 09/06 | 37,287 PRE | ▼ -9.72 % |
10/06 — 16/06 | 42,158 PRE | ▲ 13.06 % |
17/06 — 23/06 | 40,549 PRE | ▼ -3.82 % |
24/06 — 30/06 | 36,044 PRE | ▼ -11.11 % |
01/07 — 07/07 | 36,666 PRE | ▲ 1.73 % |
08/07 — 14/07 | 35,696 PRE | ▼ -2.65 % |
15/07 — 21/07 | 28,797 PRE | ▼ -19.33 % |
22/07 — 28/07 | 42,577 PRE | ▲ 47.85 % |
29/07 — 04/08 | 45,616 PRE | ▲ 7.14 % |
05/08 — 11/08 | 50,747 PRE | ▲ 11.25 % |
Ang tinantyang presyo ng 1,000 Stratis sa Presearch para sa susunod na taon*
06/2024 | 45,684 PRE | ▲ 12.79 % |
07/2024 | 45,399 PRE | ▼ -0.62 % |
08/2024 | 51,451 PRE | ▲ 13.33 % |
09/2024 | 70,814 PRE | ▲ 37.63 % |
10/2024 | 70,208 PRE | ▼ -0.86 % |
11/2024 | 79,774 PRE | ▲ 13.63 % |
12/2024 | 56,739 PRE | ▼ -28.88 % |
01/2025 | 101,585 PRE | ▲ 79.04 % |
Tanyag ang halaga ng pagpapalitan STRAT/PRE
FAQ
Magkano iyan 1,000 STRAT sa PRE ngayon, 11 19, 2020?
Tulad ng ngayon, ang gastos ng 1,000 Stratis sa Presearch ay - 40,505 PRE
Magkano ang gastos 1,000 STRAT sa PRE bukas 2024.05.15?
Bukas na 1,000 Stratis sa Presearch ay nagkakahalagang - 40,078 pre
Magkano ang gastos 1,000 STRAT sa PRE sa susunod na buwan?
Ang aming mga analista ay gumawa ng isang detalyadong pagtataya ng gastos 1,000 Stratis sa Presearch para sa susunod na buwan. Maaari mo itong makita sa pamamagitan nito link. For your convenience, it is broken down by day. Mangyaring tandaan na ito ay isang tinatayang pagtataya lamang at maaaring magkakaiba ang aktwal na data.
Magkano ang gastos 1,000 STRAT sa PRE sa susunod na 3 buwan?
Ang aming mga analista ay gumawa ng isang detalyadong pagtataya ng gastos 1,000 Stratis sa Presearch para sa susunod na quarter. Maaari mo itong makita sa pamamagitan nito link. Para sa iyong kaginhawaan, ito ay nasisira ng linggo. Mangyaring tandaan na ito ay isang tinatayang pagtataya lamang at maaaring magkakaiba ang aktwal na data.
Magkano ang gastos 1,000 STRAT sa PRE sa darating na taon?
Ang aming mga analista ay gumawa ng isang detalyadong pagtataya ng gastos 1,000 Stratis sa Presearch para sa susunod na taon. Maaari mo itong makita sa pamamagitan nito link. Para sa iyong kaginhawaan, ito ay nasisira ng buwan. Mangyaring tandaan na ito ay isang tinatayang pagtataya lamang at maaaring magkakaiba ang aktwal na data.