1,000 MonaCoin a franc guinéen
Coût 1,000 MonaCoin a franc guinéen basé sur les données actuelles,
reçus des bureaux de change au 06 28, 2024, est 798,513,082 GNF.
Combien coûte 1,000 MONA dans GNF?
06 28, 2024
1,000 MONA = 798,513,082 GNF
▲ 0.9 %
1,000 GNF = 0.00125233 MONA
1 MONA = 798,513 GNF
Graphique des changements de prix 1,000 MONA dans GNF
Coût statistics 1,000 MonaCoin dans franc guinéen
Pendant 30 jours | |
---|---|
Le minimum | 2,510,788 GNF |
Maximum | 1,280,394,741 GNF |
Moyenne pondérée | 506,328,442 GNF |
Pendant 90 jours | |
Le minimum | 2,510,788 GNF |
Maximum | 2,093,494,652 GNF |
Moyenne pondérée | 597,443,103 GNF |
Pendant 365 jours | |
Le minimum | 2,510,788 GNF |
Maximum | 4,277,776,817 GNF |
Moyenne pondérée | 1,143,344,141 GNF |
Changement du Coût de 1,000 MONA a GNF au cours des 30 derniers jours
Au cours des 30 derniers jours (05 30, 2024 — 06 28, 2024) coût 1,000 MonaCoin contre franc guinéen changé par 27523.68% (2,890,684 GNF — 798,513,082 GNF)
Changement du Coût de 1,000 MONA a GNF au cours des 90 derniers jours
Au cours des 90 derniers jours (03 31, 2024 — 06 28, 2024) le prix de 1,000 MonaCoin contre franc guinéen changé par 22680.27% (3,505,283 GNF — 798,513,082 GNF)
Changement du Coût de 1,000 MONA a GNF au cours des 365 derniers jours
Au cours des 365 derniers jours (06 30, 2023 — 06 28, 2024) le prix de1,000 MonaCoin contre franc guinéen changé par 22914.86% (3,469,554 GNF — 798,513,082 GNF)
Changement du Coût de 1,000 MONA a GNF pour tout le temps
Pendant tout le temps que notre site a fonctionné (04 10, 2020 — 06 28, 2024) le prix de 1,000 MonaCoin contre franc guinéen changé par 6541.28% (12,023,485 GNF — 798,513,082 GNF)
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Prévisions de prix 1,000 MonaCoin dans franc guinéen
Les moyens de prédire le taux de change et les crypto-monnaies.
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Analyse technique: Cette méthode utilise les données passées sur les prix et les volumes pour tenter d'identifier des modèles qui peuvent indiquer des mouvements de prix futurs. Les traders et les investisseurs utilisent des indicateurs techniques, tels que les moyennes mobiles, le MACD, le RSI et les graphiques en chandeliers, pour analyser le marché et prédire les tendances futures. Par exemple, si le prix du bitcoin évolue dans une fourchette depuis un certain temps, puis dépasse un niveau de résistance clé, les traders peuvent s'attendre à ce que le prix continue d'augmenter.
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Analyse fondamentale : Cette méthode consiste à examiner les facteurs économiques et financiers sous-jacents pour tenter de déterminer la valeur intrinsèque d'un actif. L'analyse fondamentale comprend l'analyse des états financiers, des indicateurs économiques, des événements d'actualité et d'autres facteurs susceptibles d'affecter l'offre et la demande d'un actif. Par exemple, si la banque centrale d'un pays augmente les taux d'intérêt, la monnaie de ce pays peut s'apprécier par rapport à d'autres monnaies.
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Analyse des sentiments : Cette méthode utilise les médias sociaux et d'autres sources pour évaluer le sentiment du marché et la psychologie des investisseurs. Les traders et les investisseurs utilisent l'analyse du sentiment pour tenter d'identifier les tendances et les points d'inflexion potentiels du marché. Par exemple, s'il y a beaucoup de nouvelles et de sentiments négatifs autour d'une crypto-monnaie particulière, les traders peuvent s'attendre à ce que le prix baisse.
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L'apprentissage automatique et l'IA : Cette méthode utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour analyser de grandes quantités de données et faire des prédictions sur l'évolution future des prix. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre à partir de données antérieures et ajuster leurs prédictions au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Par exemple, un algorithme d'apprentissage automatique peut analyser les données de prix passées, les articles de presse, le sentiment des médias sociaux et d'autres facteurs pour faire des prédictions sur le prix futur d'une crypto-monnaie particulière.
Prévision de 1,000 MonaCoin dans franc guinéen pour les 30 prochains jours*
29/06 | 793,339,121 GNF | ▼ -0.65 % |
30/06 | 793,935,358 GNF | ▲ 0.08 % |
01/07 | 791,555,545 GNF | ▼ -0.3 % |
02/07 | 792,323,269 GNF | ▲ 0.1 % |
03/07 | 794,290,040 GNF | ▲ 0.25 % |
04/07 | 781,390,695 GNF | ▼ -1.62 % |
05/07 | 767,395,519 GNF | ▼ -1.79 % |
06/07 | 760,609,735 GNF | ▼ -0.88 % |
07/07 | 811,047,625 GNF | ▲ 6.63 % |
08/07 | 759,464,155 GNF | ▼ -6.36 % |
09/07 | 771,100,428 GNF | ▲ 1.53 % |
10/07 | 755,287,260 GNF | ▼ -2.05 % |
11/07 | 716,869,686 GNF | ▼ -5.09 % |
12/07 | 710,499,724 GNF | ▼ -0.89 % |
13/07 | 707,210,471 GNF | ▼ -0.46 % |
14/07 | 696,387,945 GNF | ▼ -1.53 % |
15/07 | 720,539,134 GNF | ▲ 3.47 % |
16/07 | 713,528,897 GNF | ▼ -0.97 % |
17/07 | 713,610,824 GNF | ▲ 0.01 % |
18/07 | 684,542,125 GNF | ▼ -4.07 % |
19/07 | 593,540,659 GNF | ▼ -13.29 % |
20/07 | 551,984,127 GNF | ▼ -7 % |
21/07 | 527,981,004 GNF | ▼ -4.35 % |
22/07 | 529,232,022 GNF | ▲ 0.24 % |
23/07 | 548,958,602 GNF | ▲ 3.73 % |
24/07 | 520,824,492 GNF | ▼ -5.12 % |
25/07 | 524,256,876 GNF | ▲ 0.66 % |
26/07 | 512,059,285 GNF | ▼ -2.33 % |
27/07 | 516,295,768 GNF | ▲ 0.83 % |
28/07 | 152,056,947 GNF | ▼ -70.55 % |
* — La prévision du Coût de 1,000 MonaCoin dans franc guinéen est faite par nos spécialistes sur la base de données statistiques, des tendances mondiales et des principales nouvelles commerciales. Prévisions du Coût de 1,000 MonaCoin dans franc guinéen pendant 30 jours, 3 mois et un an sont réalisés par différents experts et peuvent présenter de légères différences.
Prévision de 1,000 MonaCoin dans franc guinéen pour les 3 prochains mois*
01/07 — 07/07 | 775,933,329 GNF | ▼ -2.83 % |
08/07 — 14/07 | 849,749,794 GNF | ▲ 9.51 % |
15/07 — 21/07 | 696,889,976 GNF | ▼ -17.99 % |
22/07 — 28/07 | 793,188,970 GNF | ▲ 13.82 % |
29/07 — 04/08 | 696,287,027 GNF | ▼ -12.22 % |
05/08 — 11/08 | 715,458,921 GNF | ▲ 2.75 % |
12/08 — 18/08 | 818,070,001 GNF | ▲ 14.34 % |
19/08 — 25/08 | 765,849,627 GNF | ▼ -6.38 % |
26/08 — 01/09 | 734,950,661 GNF | ▼ -4.03 % |
02/09 — 08/09 | 680,852,841 GNF | ▼ -7.36 % |
09/09 — 15/09 | 474,708,205 GNF | ▼ -30.28 % |
16/09 — 22/09 | 115,129,477 GNF | ▼ -75.75 % |
Prévision de 1,000 MonaCoin dans franc guinéen pour l`année prochaine*
07/2024 | 776,879,998 GNF | ▼ -2.71 % |
08/2024 | 695,518,362 GNF | ▼ -10.47 % |
09/2024 | 709,244,667 GNF | ▲ 1.97 % |
10/2024 | 752,103,030 GNF | ▲ 6.04 % |
11/2024 | 1,046,544,823 GNF | ▲ 39.15 % |
12/2024 | 730,873,203 GNF | ▼ -30.16 % |
01/2025 | 495,368,569 GNF | ▼ -32.22 % |
02/2025 | 589,491,936 GNF | ▲ 19 % |
03/2025 | 439,920,713 GNF | ▼ -25.37 % |
04/2025 | 320,347,034 GNF | ▼ -27.18 % |
05/2025 | 385,002,455 GNF | ▲ 20.18 % |
06/2025 | 108,223,512 GNF | ▼ -71.89 % |
Populaire le montant de l'échange MONA/GNF
FAQ
Combien ça coûte 1,000 MONA dans GNF aujourd'hui, 06 28, 2024?
À l'heure actuelle, le coût de 1,000 MonaCoin à franc guinéen est - 798,513,082 GNF
Combien cela va-t-il coûter 1,000 MONA dans GNF demain 2024.06.29?
Demain 1,000 MonaCoin à franc guinéen coûtera - 793,339,121 gnf
Combien cela va-t-il coûter 1,000 MONA dans GNF dans le mois à venir ?
Nos analystes ont fait une prévision détaillée des coûts 1,000 MonaCoin à franc guinéen pour le mois prochain. Vous pouvez le voir par ce lien. Pour votre commodité, il est ventilé par jour. Veuillez noter qu'il ne s'agit que d'une prévision approximative et que les données réelles peuvent varier.
Combien cela va-t-il coûter 1,000 MONA dans GNF dans les 3 prochains mois ?
Nos analystes ont fait une prévision détaillée des coûts 1,000 MonaCoin à franc guinéen pour le prochain trimestre. Vous pouvez le voir par ceci lien. Pour votre commodité, il est ventilé par semaine. Veuillez noter qu'il ne s'agit que d'une prévision approximative et que les données réelles peuvent varier.
Combien cela va-t-il coûter 1,000 MONA dans GNF dans l'année à venir ?
Nos analystes ont fait une prévision détaillée des coûts 1,000 MonaCoin à franc guinéen pour l'année à venir. Vous pouvez le voir par ceci lien. Pour votre commodité, il est ventilé par mois. Veuillez noter qu'il ne s'agit que d'une prévision approximative et que les données réelles peuvent varier.