5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network. Chart, historischer preis und prognose für morgen, nächsten Monat, Jahr 2024
Der Preis von 5 000 Turkmenistan-Manat für Ripio Credit Network beträgt 835 899 RCN,
auf der Grundlage der aktuellen Daten, die vom Währungswechsel am 20.07.2023 eingegangen sind.
Was kostet 5 000 TMT in RCN?
20.07.2023
5 000 TMT = 835 899 RCN
▼ -4.47 %
5 000 RCN = 29.91 TMT
1 TMT = 167.18 RCN
Chart, geschichte der Preisveränderung von 5 000 TMT in RCN
Kosten-Statistik für 5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network
Innerhalb von 30 Tagen | |
---|---|
Min | 808 406 RCN |
Max | 905 053 RCN |
Durchschnitt | 852 603 RCN |
Innerhalb von 90 Tagen | |
Min | 658 409 RCN |
Max | 905 053 RCN |
Durchschnitt | 758 916 RCN |
Innerhalb von 365 Tagen | |
Min | 328 602 RCN |
Max | 905 053 RCN |
Durchschnitt | 554 588 RCN |
Preisveränderung von 5 000 TMT in RCN innerhalb von letzten 30 Tagen
Innerhalb von letzten 30 Tagen (22.06.2023 — 20.07.2023) hat sich der Preis von 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network um -7% verändert (898 828 RCN — 835 899 RCN)
Preisveränderung von 5 000 TMT in RCN innerhalb von letzten 90 Tagen
Innerhalb von letzten 90 Tagen (22.04.2023 — 20.07.2023) hat sich der Preis von 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network um 25.18% verändert (667 760 RCN — 835 899 RCN)
Preisveränderung von 5 000 TMT in RCN innerhalb von letzten 365 Tagen
Innerhalb von letzten 365 Tagen (21.07.2022 — 20.07.2023) hat sich der Preis von 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network um 128.16% verändert (366 365 RCN — 835 899 RCN)
Preisveränderung von 5 000 TMT in RCN für die ganze Zeit
Seitdem unsere Website funktioniert (10.04.2020 — 20.07.2023) hat sich der Preis von 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network um 3159.52% verändert (25 645 RCN — 835 899 RCN)
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Prognose von 5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network
Wege zur Vorhersage der Wechselkurse und Kryptowährungen.
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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.
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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.
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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.
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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 5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network für die nächsen 30 Tage*
19.05 | 810 641 RCN | ▼ -3.02 % |
20.05 | 755 335 RCN | ▼ -6.82 % |
21.05 | 777 986 RCN | ▲ 3 % |
22.05 | 910 635 RCN | ▲ 17.05 % |
23.05 | 921 202 RCN | ▲ 1.16 % |
24.05 | 1 144 829 RCN | ▲ 24.28 % |
25.05 | 1 151 615 RCN | ▲ 0.59 % |
26.05 | 1 154 143 RCN | ▲ 0.22 % |
27.05 | 1 119 090 RCN | ▼ -3.04 % |
28.05 | 1 060 177 RCN | ▼ -5.26 % |
29.05 | 1 055 168 RCN | ▼ -0.47 % |
30.05 | 1 047 390 RCN | ▼ -0.74 % |
31.05 | 1 030 642 RCN | ▼ -1.6 % |
01.06 | 1 064 192 RCN | ▲ 3.26 % |
02.06 | 1 074 342 RCN | ▲ 0.95 % |
03.06 | 1 094 420 RCN | ▲ 1.87 % |
04.06 | 1 109 782 RCN | ▲ 1.4 % |
05.06 | 1 102 054 RCN | ▼ -0.7 % |
06.06 | 1 094 400 RCN | ▼ -0.69 % |
07.06 | 1 100 695 RCN | ▲ 0.58 % |
08.06 | 1 091 212 RCN | ▼ -0.86 % |
09.06 | 1 102 546 RCN | ▲ 1.04 % |
10.06 | 1 077 850 RCN | ▼ -2.24 % |
11.06 | 1 055 866 RCN | ▼ -2.04 % |
12.06 | 1 084 332 RCN | ▲ 2.7 % |
13.06 | 1 109 496 RCN | ▲ 2.32 % |
14.06 | 1 119 965 RCN | ▲ 0.94 % |
15.06 | 1 118 926 RCN | ▼ -0.09 % |
16.06 | 1 130 014 RCN | ▲ 0.99 % |
17.06 | 1 131 020 RCN | ▲ 0.09 % |
* — Die prognose 5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network wurde von unseren Experten auf der Grundlage statistischer Daten, weltweiter Tendenzen und der wichtigsten Wirtschaftsnachrichten erstellt. Preisprognosen 5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network für 30 Tage, 3 Monate und ein Jahr werden von verschiedenen Experten erstellt und können leichte Unterschiede aufweisen.
Prognose von 5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network für die nächsen 3 Monate*
20.05 — 26.05 | 763 726 RCN | ▼ -8.63 % |
27.05 — 02.06 | 841 702 RCN | ▲ 10.21 % |
03.06 — 09.06 | 855 964 RCN | ▲ 1.69 % |
10.06 — 16.06 | 1 085 557 RCN | ▲ 26.82 % |
17.06 — 23.06 | 841 349 RCN | ▼ -22.5 % |
24.06 — 30.06 | 786 856 RCN | ▼ -6.48 % |
01.07 — 07.07 | 1 078 356 RCN | ▲ 37.05 % |
08.07 — 14.07 | 1 085 907 RCN | ▲ 0.7 % |
15.07 — 21.07 | 934 783 RCN | ▼ -13.92 % |
22.07 — 28.07 | 1 000 478 RCN | ▲ 7.03 % |
29.07 — 04.08 | 1 008 552 RCN | ▲ 0.81 % |
05.08 — 11.08 | 1 019 395 RCN | ▲ 1.08 % |
Prognose von 5 000 Turkmenistan-Manat in Ripio Credit Network für das nächste Jahr*
06.2024 | 833 961 RCN | ▼ -0.23 % |
07.2024 | 848 126 RCN | ▲ 1.7 % |
08.2024 | 644 345 RCN | ▼ -24.03 % |
09.2024 | 988 366 RCN | ▲ 53.39 % |
10.2024 | 1 246 480 RCN | ▲ 26.12 % |
11.2024 | 1 197 466 RCN | ▼ -3.93 % |
12.2024 | 1 041 128 RCN | ▼ -13.06 % |
01.2025 | 972 408 RCN | ▼ -6.6 % |
02.2025 | 1 294 224 RCN | ▲ 33.09 % |
03.2025 | 1 694 972 RCN | ▲ 30.96 % |
04.2025 | 1 528 766 RCN | ▼ -9.81 % |
05.2025 | 1 601 622 RCN | ▲ 4.77 % |
Gängigste Wechselbeträge TMT/RCN
FAQ
Wie viel kostet es 5 000 TMT im RCN heute, 20.07.2023?
Ab heute sind die Kosten von 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network ist - 835 899 RCN
Wie viel wird es kosten 5 000 TMT im RCN Morgen 2024.05.19?
Morgen 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network wird Kosten - 810 641 rcn
Wie viel wird es kosten 5 000 TMT im RCN im nächsten Monat?
Unsere Analysten haben eine detaillierte prognose erstellt 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network 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 5 000 TMT im RCN in den nächsten 3 Monaten?
Unsere Analysten haben eine detaillierte prognose erstellt 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network 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 5 000 TMT im RCN im kommenden Jahr?
Unsere Analysten haben eine detaillierte prognose erstellt 5 000 Turkmenistan-Manat zu Ripio Credit Network 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.