MoonLiftProtocol(MLTPX)MoonLiftProtocol Preisverlauf
(MLTPX)Zeitraum: 2024-11-03 ~ 2025-11-04
2024-11-03
2025-11-04
USD
Datum | Eröffnungspreis* | HOCH | NIEDRIG | Schlusskurs** | Vol |
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2025-11-03 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-11-02 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-11-01 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-31 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-30 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-29 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-28 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-27 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-26 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-25 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-24 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-23 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-22 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-21 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-20 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-19 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-18 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-17 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-16 | -- | -- | -- | -- | -- |
2025-10-15 | -- | -- | -- | -- | -- |
* Früheste Daten im Bereich (UTC-Zeit)
** Neueste Daten im Bereich (UTC-Zeit)
Wo können Sie MLTPX kaufen
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Über MLTPX historische Preisdaten
Mit dem MLTPX-Preisverlaufs-Tracker können Kryptowährungsinvestoren die Performance ihrer Anlagen bequem überwachen. Sie können die Eröffnungs-, Höchst- und Schlusskurse von MLTPX im Zeitverlauf sowie das Handelsvolumen einsehen. Darüber hinaus können Sie die tägliche prozentuale Veränderung sofort überprüfen, um Tage mit höherer Volatilität leicht zu identifizieren.
Laut unseren MLTPX-Preisverlaufsdaten stieg der Wert im Jahr -- auf ein Allzeithoch von über --. Der Tiefpunkt der MLTPX-Preisentwicklung (oft als „MLTPX-Allzeittief“ bezeichnet) wurde hingegen im Jahr -- erreicht. Wer MLTPX in diesem Zeitraum kaufte, würde sich aktuell über einen beeindruckenden Gewinn von $0 freuen.
Laut Plan wird die Gesamtmenge von MLTPX -- erreichen. Derzeit beträgt die im Umlauf befindliche Menge von MLTPX ungefähr --.
Alle auf dieser Seite angezeigten Preise stammen vom vertrauenswürdigen Datenanbieter LBank. Es wird empfohlen, sich bei der Überprüfung Ihrer Investitionen nicht auf eine einzige Datenquelle zu verlassen, da die Werte je nach Anbieter unterschiedlich sein können.
Unser historischer Bitcoin-Preisdatensatz umfasst 1-Minuten-, 1-Tages-, 1-Wochen- und 1-Monatsdaten (Eröffnungs-/Hoch-/Tief-/Schlusskurs/Volumen). Diese Datensätze wurden strengen Tests unterzogen, um Konsistenz, Integrität und Genauigkeit zu gewährleisten. Das Design ist speziell für Handelssimulationen und Backtesting konzipiert, steht zum kostenlosen Download zur Verfügung und wird in Echtzeit aktualisiert.
MLTPX Beispiele für historische Daten
Hier sind einige Verwendungsmöglichkeiten von MLTPX historischen Daten im MLTPX Handel
Technische Analyse:
Händler nutzen historische Daten, um Trends und Bewegungen im MLTPX-Markt zu analysieren. Sie nutzen Diagramme und andere visuelle Tools, um Trends zu erkennen und den richtigen Zeitpunkt für den Markteintritt oder -austritt zu bestimmen. Eine Möglichkeit, sich in diesem dynamischen Markt einen Vorteil zu verschaffen, ist die Visualisierung und Analyse historischer Marktdaten. Dazu können historische Daten in GridDB gespeichert und mithilfe von Python-Skripten mit verschiedenen Bibliotheken wie Matplotlib, Pandas, Numpy und Scipy zur Datenvisualisierung analysiert werden.
Vorhersage des MLTPX-Preises basierend auf historischen Daten:
Historische Daten können auch zur Vorhersage zukünftiger Markttrends verwendet werden. Durch die Analyse des vergangenen Marktverhaltens können Händler wiederkehrende Muster erkennen und fundierte Vorhersagen über die Entwicklung des MLTPX-Marktes treffen. Mithilfe des historischen MLTPX-Datensatzes von LBank erhalten Händler minutengenaue Daten wie Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse für MLTPX. Diese Daten können dann zum Definieren und Trainieren von Preisvorhersagemodellen verwendet werden, um Nutzern fundierte Handelsentscheidungen zu ermöglichen.
Risikomanagement:
Durch den Erhalt historischer Daten können Händler die Risiken einer Investition in MLTPX einschätzen. Sie können auch die Volatilität von MLTPX bestimmen und so fundierte Anlageentscheidungen treffen.
Portfoliomanagement:
Historische Daten sind auch im Portfoliomanagement nützlich. Durch die langfristige Verfolgung von Investitionen können Händler Vermögenswerte mit schlechter Performance identifizieren und ihre Portfolios anpassen, um die Rendite zu maximieren.
Schulung von MLTPX Trading-Bots:
Darüber hinaus können Benutzer MLTPX historische OHLC-Daten (Open, High, Low, Close) zu Kryptowährungen herunterladen, um ihre eigenen MLTPX Trading-Bots zu trainieren und so eine herausragende Performance auf dem Markt zu erzielen. Mit diesen Tools und Ressourcen können Händler die historischen Daten von MLTPX gründlich studieren, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und möglicherweise ihre Handelsstrategien verbessern.
So analysieren Sie MLTPX Candlestick-Chartdaten
MLTPX Candlestick-Charts zeigen die Zeit auf der horizontalen Achse und die Preisdaten auf der vertikalen Achse an, ähnlich wie Linien- und Balkendiagramme. Ein Candlestick kann zwei verschiedene Farben haben: grün oder rot. Eine grüne Kerze zeigt einen Preisanstieg im betrachteten Zeitraum an, während eine rote Kerze einen Preisrückgang anzeigt.
Die einfache Struktur von Candlestick-Charts kann dem Benutzer eine Fülle von Informationen liefern. Beispielsweise können Candlestick-Chart-Daten in der technischen Analyse verwendet werden, um potenzielle Trendumkehrungen zu identifizieren.
Historischen Daten von MLTPX zufolge können konservative Anleger, wenn der MLTPX-Markt rückläufige oder steigende Trends aufweist, kapitalgeschützte Produkte wie Sichteinlage und Festgeld verwenden, um den Trend zu diesem Zeitpunkt zu nutzen.
Wenn MLTPX einen Seitwärtstrend aufweist, kann die Verwendung von Offene Futures und die Auswahl eines bullischen Produkts, um von einem leichten Aufwärtstrend zu profitieren, oder die Auswahl eines bärischen Produkts, um von einem leichten Abwärtstrend zu profitieren, zu einer besseren Performance führen.
Häufig gestellte Fragen
An diesem Tag in der Geschichte
2025-11-04
MoonLiftProtocol(MLTPX)
