1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol. Chart, historischer preis und prognose für morgen, nächsten Monat, Jahr 2024

Der Preis von 1 000 Aserbaidschan-Manat für Blockmason Credit Protocol beträgt 240 437 BCPT,
auf der Grundlage der aktuellen Daten, die vom Währungswechsel am 20.04.2023 eingegangen sind.

Was kostet 1 000 AZN in BCPT?

20.04.2023
1 000 AZN = 240 437 BCPT
▲ 0.24 %
1 000 BCPT = 4.16 AZN
1 AZN = 240.44 BCPT

Chart, geschichte der Preisveränderung von 1 000 AZN in BCPT

Kosten-Statistik für 1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol

Innerhalb von 30 Tagen
Min 235 430 BCPT
Max 248 966 BCPT
Durchschnitt 240 003 BCPT
Innerhalb von 90 Tagen
Min 235 430 BCPT
Max 248 966 BCPT
Durchschnitt 240 003 BCPT
Innerhalb von 365 Tagen
Min 235 430 BCPT
Max 248 966 BCPT
Durchschnitt 240 003 BCPT

Preisveränderung von 1 000 AZN in BCPT innerhalb von letzten 30 Tagen

Innerhalb von letzten 30 Tagen (28.03.2023 — 20.04.2023) hat sich der Preis von 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol um 0.22% verändert (239 919 BCPT — 240 437 BCPT)

Preisveränderung von 1 000 AZN in BCPT innerhalb von letzten 90 Tagen

Innerhalb von letzten 90 Tagen (28.03.2023 — 20.04.2023) hat sich der Preis von 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol um 0.22% verändert (239 919 BCPT — 240 437 BCPT)

Preisveränderung von 1 000 AZN in BCPT innerhalb von letzten 365 Tagen

Innerhalb von letzten 365 Tagen (28.03.2023 — 20.04.2023) hat sich der Preis von 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol um 0.22% verändert (239 919 BCPT — 240 437 BCPT)

Preisveränderung von 1 000 AZN in BCPT für die ganze Zeit

Seitdem unsere Website funktioniert (10.04.2020 — 20.04.2023) hat sich der Preis von 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol um 497.55% verändert (40 237 BCPT — 240 437 BCPT)

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Prognose von 1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol

Wege zur Vorhersage der Wechselkurse und Kryptowährungen. 

  1. Technische Analyse: Bei dieser Methode wird anhand von Preis- und Volumendaten aus der Vergangenheit versucht, Muster zu erkennen, die auf künftige Preisbewegungen hindeuten können. Händler und Investoren nutzen technische Indikatoren wie gleitende Durchschnitte, MACD, RSI und Candlestick-Charts, um den Markt zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Wenn der Bitcoin-Kurs beispielsweise eine Zeit lang in einer Spanne gehandelt wurde und dann über eine wichtige Widerstandsmarke ausbricht, können Händler erwarten, dass der Kurs weiter steigt.

  2. Fundamentale Analyse: Bei dieser Methode werden die zugrunde liegenden wirtschaftlichen und finanziellen Faktoren untersucht, um den inneren Wert eines Vermögenswerts zu ermitteln. Die Fundamentalanalyse umfasst die Analyse von Jahresabschlüssen, Wirtschaftsindikatoren, Nachrichten und anderen Faktoren, die Angebot und Nachfrage nach einem Vermögenswert beeinflussen können. Wenn zum Beispiel die Zentralbank eines Landes die Zinssätze erhöht, kann die Währung dieses Landes gegenüber anderen Währungen an Wert gewinnen.

  3. Stimmungsanalyse: Bei dieser Methode werden soziale Medien und andere Quellen genutzt, um die Marktstimmung und die Psychologie der Anleger zu beurteilen. Händler und Anleger nutzen die Stimmungsanalyse, um Trends und potenzielle Wendepunkte auf dem Markt zu erkennen. Wenn es zum Beispiel viele negative Nachrichten und Stimmungen zu einer bestimmten Kryptowährung gibt, erwarten Händler möglicherweise, dass der Preis fällt.

  4. Maschinelles Lernen und KI: Bei dieser Methode werden Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagen über künftige Kursbewegungen zu treffen. Algorithmen für maschinelles Lernen können aus vergangenen Daten lernen und ihre Vorhersagen anpassen, wenn neue Daten verfügbar werden. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen könnte beispielsweise frühere Kursdaten, Nachrichtenartikel, die Stimmung in den sozialen Medien und andere Faktoren analysieren, um Prognosen über den künftigen Kurs einer bestimmten Kryptowährung zu erstellen.

Prognose von 1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol für die nächsen 30 Tage*

16.06 201 172 BCPT ▼ -16.33 %
17.06 210 146 BCPT ▲ 4.46 %
18.06 137 013 BCPT ▼ -34.8 %
19.06 132 526 BCPT ▼ -3.28 %
20.06 132 090 BCPT ▼ -0.33 %
21.06 128 584 BCPT ▼ -2.65 %
22.06 1 436 356 BCPT ▲ 1017.06 %
23.06 1 438 021 BCPT ▲ 0.12 %
24.06 1 438 834 BCPT ▲ 0.06 %
25.06 1 425 297 BCPT ▼ -0.94 %
26.06 1 437 332 BCPT ▲ 0.84 %
27.06 1 442 359 BCPT ▲ 0.35 %
28.06 1 441 759 BCPT ▼ -0.04 %
29.06 1 482 516 BCPT ▲ 2.83 %
30.06 1 455 836 BCPT ▼ -1.8 %
01.07 1 453 578 BCPT ▼ -0.16 %
02.07 1 452 785 BCPT ▼ -0.05 %
03.07 1 450 401 BCPT ▼ -0.16 %
04.07 1 448 800 BCPT ▼ -0.11 %
05.07 1 458 635 BCPT ▲ 0.68 %
06.07 1 473 721 BCPT ▲ 1.03 %
07.07 1 451 723 BCPT ▼ -1.49 %
08.07 1 477 451 BCPT ▲ 1.77 %
09.07 1 470 764 BCPT ▼ -0.45 %
10.07 1 467 891 BCPT ▼ -0.2 %
11.07 1 469 771 BCPT ▲ 0.13 %
12.07 1 478 106 BCPT ▲ 0.57 %
13.07 1 473 824 BCPT ▼ -0.29 %
14.07 1 465 594 BCPT ▼ -0.56 %
15.07 1 475 487 BCPT ▲ 0.68 %

* — Die prognose 1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol wurde von unseren Experten auf der Grundlage statistischer Daten, weltweiter Tendenzen und der wichtigsten Wirtschaftsnachrichten erstellt. Preisprognosen 1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol für 30 Tage, 3 Monate und ein Jahr werden von verschiedenen Experten erstellt und können leichte Unterschiede aufweisen.

Prognose von 1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol für die nächsen 3 Monate*

17.06 — 23.06 208 024 BCPT ▼ -13.48 %
24.06 — 30.06 200 609 BCPT ▼ -3.56 %
01.07 — 07.07 112 372 BCPT ▼ -43.98 %
08.07 — 14.07 107 821 BCPT ▼ -4.05 %
15.07 — 21.07 1 412 787 BCPT ▲ 1210.31 %
22.07 — 28.07 1 415 675 BCPT ▲ 0.2 %
29.07 — 04.08 1 422 171 BCPT ▲ 0.46 %
05.08 — 11.08 1 425 857 BCPT ▲ 0.26 %
12.08 — 18.08 1 426 387 BCPT ▲ 0.04 %
19.08 — 25.08 1 238 853 BCPT ▼ -13.15 %
26.08 — 01.09 1 529 869 BCPT ▲ 23.49 %
02.09 — 08.09 1 658 957 BCPT ▲ 8.44 %

Prognose von 1 000 Aserbaidschan-Manat in Blockmason Credit Protocol für das nächste Jahr*

07.2024 255 785 BCPT ▲ 6.38 %
08.2024 249 781 BCPT ▼ -2.35 %
09.2024 237 435 BCPT ▼ -4.94 %
10.2024 280 605 BCPT ▲ 18.18 %
11.2024 337 848 BCPT ▲ 20.4 %
12.2024 424 540 BCPT ▲ 25.66 %
01.2025 251 023 BCPT ▼ -40.87 %
02.2025 267 887 BCPT ▲ 6.72 %
03.2025 125 518 BCPT ▼ -53.15 %
04.2025 1 356 045 BCPT ▲ 980.36 %
05.2025 1 355 113 BCPT ▼ -0.07 %
06.2025 1 374 010 BCPT ▲ 1.39 %

FAQ

Wie viel kostet es 1 000 AZN im BCPT heute, 20.04.2023?

Ab heute sind die Kosten von 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol ist - 240 437 BCPT

Wie viel wird es kosten 1 000 AZN im BCPT Morgen 2024.06.16?

Morgen 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol wird Kosten - 201 172 bcpt

Wie viel wird es kosten 1 000 AZN im BCPT im nächsten Monat?

Unsere Analysten haben eine detaillierte prognose erstellt 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol für den nächsten Monat. Sie können es daran erkennen Verknüpfung. Für Ihre Bequemlichkeit ist es nach Tag aufgeschlüsselt. Bitte beachten Sie, dass dies nur eine ungefähre Prognose ist und die tatsächlichen Daten variieren können.

Wie viel wird es kosten 1 000 AZN im BCPT in den nächsten 3 Monaten?

Unsere Analysten haben eine detaillierte prognose erstellt 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol für das nächste Quartal. Sie können es daran erkennen Verknüpfung. Für Ihre Bequemlichkeit ist es nach Wochen aufgeschlüsselt. Bitte beachten Sie, dass dies nur eine ungefähre Prognose ist und die tatsächlichen Daten variieren können.

Wie viel wird es kosten 1 000 AZN im BCPT im kommenden Jahr?

Unsere Analysten haben eine detaillierte prognose erstellt 1 000 Aserbaidschan-Manat zu Blockmason Credit Protocol für das nächste Jahr. Sie können es daran erkennen Verknüpfung. Für Ihre Bequemlichkeit ist es nach Monat aufgeschlüsselt. Bitte beachten Sie, dass dies nur eine ungefähre Prognose ist und die tatsächlichen Daten variieren können.

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Anthony Carter Anthony Carter CEO, leitender Analyst
David Bailey David Bailey Geschäftsführer, Direktor der Forschungsabteilung
Anthony Glenn Anthony Glenn Stellvertretender Leiter der Analytikabteilung
Joseph Hensley Joseph Hensley Leitender Analyst vom Markt- und Aktienmanagement