Mintlayer(ML)आज
$0.015655
1 साल पहले
$0.062032
2 साल पहले
$0.661108
Mintlayer मूल्य इतिहास
(ML)समय सीमा: 2025-01-30 ~ 2026-01-31
2025-01-30
2026-01-31
USD
तारीख | खुली कीमत* | उच्चतम | न्यूनतम | बंद कीमत** | Vol |
|---|---|---|---|---|---|
2026-01-30 | -- | $0.017255 | $0.015764 | -- | -- |
2026-01-29 | -- | $0.017974 | $0.016216 | -- | -- |
2026-01-28 | -- | $0.017835 | $0.016853 | -- | -- |
2026-01-27 | $0.017146 | $0.017279 | $0.016599 | $0.016984 | $137.662K |
2026-01-26 | -- | $0.019021 | $0.017042 | -- | -- |
2026-01-25 | -- | $0.018967 | $0.017929 | -- | -- |
2026-01-24 | -- | $0.019952 | $0.017942 | -- | -- |
2026-01-23 | -- | $0.023499 | $0.019288 | -- | -- |
2026-01-22 | -- | $0.023722 | $0.017545 | -- | -- |
2026-01-21 | -- | $0.019830 | $0.014477 | -- | -- |
2026-01-20 | -- | $0.017156 | $0.012598 | -- | -- |
2026-01-19 | -- | $0.013461 | $0.012584 | -- | -- |
2026-01-18 | -- | $0.014464 | $0.013150 | -- | -- |
2026-01-17 | -- | $0.016292 | $0.013802 | -- | -- |
2026-01-16 | -- | $0.015633 | $0.013024 | -- | -- |
2026-01-15 | -- | $0.013436 | $0.011599 | -- | -- |
2026-01-14 | $0.011590 | $0.011658 | $0.011535 | $0.011605 | $110.979K |
2026-01-13 | -- | $0.011656 | $0.011345 | -- | -- |
2026-01-12 | -- | $0.011869 | $0.011558 | -- | -- |
2026-01-11 | -- | $0.013035 | $0.010734 | -- | -- |
* रेंज में सबसे पुराना डेटा (यूटीसी समय)
** रेंज में नवीनतम डेटा (यूटीसी समय)
आप -- कहां से खरीद सकते हैं?
एलबैंक ऐप के माध्यम से खरीदें
क्रेडिट कार्ड या बैंक हस्तांतरण के माध्यम से क्रिप्टोकरेंसी खरीदने के लिए कुछ ही मिनटों में खाता पंजीकरण पूरा करें।
ऐप डाउनलोड करेंMeme Legends के युग की खोज करें।
लगभग ML ऐतिहासिक मूल्य डेटा
ML मूल्य इतिहास ट्रैकर क्रिप्टोकरेंसी निवेशकों को अपने निवेश के प्रदर्शन की आसानी से निगरानी करने की सुविधा देता है। आप समय के साथ ML के शुरुआती, उच्चतम और समापन मूल्यों के साथ-साथ ट्रेडिंग वॉल्यूम को भी आसानी से देख सकते हैं। इसके अलावा, आप उच्च अस्थिरता वाले दिनों की आसानी से पहचान करने के लिए दैनिक प्रतिशत परिवर्तन की तुरंत जाँच कर सकते हैं।
हमारे ML मूल्य इतिहास डेटा के अनुसार, इसका मूल्य 2024-01-11 में $0.988308 से अधिक के सर्वकालिक उच्च स्तर पर पहुँच गया। दूसरी ओर, ML मूल्य प्रक्षेप पथ का सबसे निचला बिंदु (जिसे अक्सर "ML सर्वकालिक निम्नतम" कहा जाता है) 2025-12-28 में आया। उस अवधि के दौरान ML खरीदने वाले किसी भी व्यक्ति को वर्तमान में $0.979218 का प्रभावशाली लाभ प्राप्त होगा।
डिज़ाइन के अनुसार, ML की कुल आपूर्ति 400M तक पहुँच जाएगी। फ़िलहाल, ML की परिसंचारी आपूर्ति लगभग 214M है।
इस पृष्ठ पर दिखाई गई सभी कीमतें विश्वसनीय डेटा प्रदाता LBank से ली गई हैं। अपने निवेशों की समीक्षा करते समय, किसी एक डेटा स्रोत पर निर्भर न रहने की सलाह दी जाती है, क्योंकि प्रदाताओं के बीच मूल्य भिन्न हो सकते हैं।
हमारे ऐतिहासिक बिटकॉइन मूल्य डेटासेट में 1 मिनट, 1 दिन, 1 सप्ताह और 1 महीने का डेटा (खुला/उच्च/निम्न/बंद/वॉल्यूम) शामिल है। इन डेटासेट का स्थिरता, अखंडता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए गहन परीक्षण किया गया है। यह डिज़ाइन विशेष रूप से ट्रेडिंग सिमुलेशन और बैकटेस्टिंग के लिए है, मुफ़्त डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और वास्तविक समय में अपडेट किया जाता है।
ML ऐतिहासिक डेटा उदाहरण
यहां ML ट्रेडिंग में ML ऐतिहासिक डेटा के कुछ उपयोग दिए गए हैं
तकनीकी विश्लेषण:
व्यापारी ML बाज़ार में रुझानों और गतिविधियों का विश्लेषण करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हैं। वे रुझानों की पहचान करने और बाज़ार में प्रवेश या निकास का समय निर्धारित करने के लिए चार्ट और अन्य दृश्य उपकरणों का उपयोग करते हैं। इस गतिशील बाज़ार में लाभ प्राप्त करने का एक तरीका ऐतिहासिक बाज़ार डेटा को विज़ुअलाइज़ और विज़ुअलाइज़ करना है। इसके लिए, ऐतिहासिक डेटा को ग्रिडडीबी में संग्रहीत किया जा सकता है और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मैटप्लॉटलिब, पांडा, न्यूम्पी और साइपी जैसी विभिन्न लाइब्रेरीज़ के साथ पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग करके उसका विश्लेषण किया जा सकता है।
ऐतिहासिक डेटा के आधार पर ML मूल्य का पूर्वानुमान:
ऐतिहासिक डेटा का उपयोग भविष्य के बाज़ार रुझानों का अनुमान लगाने के लिए भी किया जा सकता है। पिछले बाज़ार व्यवहार का विश्लेषण करके, व्यापारी आवर्ती पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और ML बाज़ार की दिशा के बारे में सूचित पूर्वानुमान लगा सकते हैं। LBank के ML ऐतिहासिक डेटासेट का उपयोग करके, व्यापारी ML के लिए खुलने, उच्च, निम्न और बंद होने की कीमतों जैसे मिनट-दर-मिनट डेटा प्राप्त कर सकते हैं। फिर इन आंकड़ों का उपयोग मूल्य पूर्वानुमान मॉडल को परिभाषित और प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को सूचित व्यापारिक निर्णय लेने में मदद मिलती है।
जोखिम प्रबंधन:
ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करके, व्यापारी ML में निवेश के जोखिमों का आकलन कर सकते हैं। वे ML की अस्थिरता का भी आकलन कर सकते हैं, जिससे वे सही निवेश निर्णय ले सकते हैं।
श्रेणी प्रबंधन:
पोर्टफोलियो प्रबंधन में ऐतिहासिक डेटा भी उपयोगी होता है। लंबी अवधि में निवेश पर नज़र रखकर, व्यापारी कमज़ोर प्रदर्शन करने वाली संपत्तियों की पहचान कर सकते हैं और अधिकतम लाभ के लिए पोर्टफोलियो को समायोजित कर सकते हैं।
ML ट्रेडिंग बॉट्स का प्रशिक्षण:
इसके अलावा, उपयोगकर्ता अपने ML ट्रेडिंग बॉट्स को प्रशिक्षित करने और बाज़ार में उत्कृष्ट प्रदर्शन हासिल करने के लिए ML ऐतिहासिक क्रिप्टोकरेंसी OHLC (ओपन, हाई, लो, क्लोज़) डेटा डाउनलोड कर सकते हैं। इन टूल्स और संसाधनों की मदद से, ट्रेडर्स ML के ऐतिहासिक डेटा का गहराई से अध्ययन कर सकते हैं, बहुमूल्य जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और अपनी ट्रेडिंग रणनीतियों को बेहतर बना सकते हैं।
ML कैंडलस्टिक चार्ट डेटा का विश्लेषण कैसे करें
ML कैंडलस्टिक चार्ट, लाइन और बार चार्ट की तरह, क्षैतिज अक्ष पर समय और ऊर्ध्वाधर अक्ष पर मूल्य डेटा प्रदर्शित करते हैं। एक कैंडलस्टिक के दो अलग-अलग रंग हो सकते हैं: हरा या लाल। एक हरा कैंडल, विचाराधीन अवधि के दौरान मूल्य वृद्धि दर्शाता है, जबकि एक लाल कैंडल, मूल्य में कमी दर्शाता है।
कैंडलस्टिक चार्ट की सरल संरचना उपयोगकर्ताओं को भरपूर जानकारी प्रदान कर सकती है। उदाहरण के लिए, तकनीकी विश्लेषण संभावित ट्रेंड रिवर्सल की पहचान करने के लिए कैंडलस्टिक चार्ट डेटा का उपयोग कर सकता है।
ML ऐतिहासिक डेटा के अनुसार, जब ML बाज़ार मंदी या तेजी का रुझान दिखाता है, तो रूढ़िवादी निवेशक उस समय के रुझान को समझने के लिए मागं जमा और सावधि जमा जैसे पूंजी-संरक्षित उत्पादों का उपयोग करना चुन सकते हैं।
जब ML एकतरफा प्रवृत्ति में हो, तो खुले वायदा का उपयोग करके और थोड़ी ऊपर की ओर प्रवृत्ति का लाभ उठाने के लिए तेजी वाले उत्पाद का चयन करना, या हल्के नीचे की ओर प्रवृत्ति से लाभ उठाने के लिए मंदी वाले उत्पाद का चयन करना, बेहतर प्रदर्शन का कारण बन सकता है।
सामान्य प्रश्न
इतिहास में इस दिन
2026-01-31
Mintlayer(ML)
