Neural Vision Token

Neural Vision Token मूल्य इतिहास

(NRL)
समय सीमा2025-06-02 ~ 2026-06-03
2025-06-02
2026-06-03
USD-$
तारीख
खुली कीमत*
उच्चतम
न्यूनतम
बंद कीमत**
Vol
2026-06-02
$0.3374
$0.3399
$0.3313
$0.3348
415.52
2026-06-01
$0.3392
$0.3423
$0.3352
$0.3382
356.29
2026-05-31
$0.3433
$0.3448
$0.3378
$0.3394
358.76
2026-05-30
$0.3387
$0.3439
$0.3380
$0.3431
374.22
2026-05-29
$0.3431
$0.3472
$0.3380
$0.3392
391.41
2026-05-28
$0.3446
$0.3458
$0.3397
$0.3430
345.42
2026-05-27
$0.3460
$0.3469
$0.3397
$0.3450
368.88
2026-05-26
$0.3483
$0.3498
$0.3436
$0.3467
417.35
2026-05-25
$0.3455
$0.3498
$0.3420
$0.3480
371.46
2026-05-24
$0.3473
$0.3493
$0.3420
$0.3457
370.7
2026-05-23
$0.3502
$0.3503
$0.3444
$0.3480
369.01
2026-05-22
$0.3392
$0.3521
$0.3380
$0.3506
399.74
2026-05-21
$0.2933
$0.3420
$0.2910
$0.3401
447.58
2026-05-20
$0.3005
$0.3035
$0.2931
$0.2939
354.89
2026-05-19
$0.3050
$0.3078
$0.2998
$0.3010
302.47
2026-05-18
$0.3108
$0.3100
$0.3014
$0.3044
320.77
2026-05-17
$0.3118
$0.3122
$0.3078
$0.3110
350.09
2026-05-16
$0.3149
$0.3161
$0.3100
$0.3119
369.97
2026-05-15
$0.3211
$0.3211
$0.3122
$0.3151
355.11
2026-05-14
$0.3144
$0.3211
$0.3144
$0.3204
367.24
* रेंज में सबसे पुराना डेटा (यूटीसी समय)
** रेंज में नवीनतम डेटा (यूटीसी समय)

आप NRL 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 करें
ऐप डाउनलोड करें
Meme Legends के युग की खोज करें।
एलबैंक पर व्यापार

एलबैंक में क्रिप्टो जमा करें, उच्च तरलता और कम शुल्क का आनंद लें।

हॉट कॉइन्स का व्यापार करें

redMoney

नए उपयोगकर्ता 6000 USDT मूल्य का स्वागत उपहार पैक प्राप्त कर सकते हैं

लगभग NRL ऐतिहासिक मूल्य डेटा

NRL मूल्य इतिहास ट्रैकर क्रिप्टोकरेंसी निवेशकों को अपने निवेश के प्रदर्शन की आसानी से निगरानी करने की सुविधा देता है। आप समय के साथ NRL 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 NRL मूल्य इतिहास डेटा के अनुसार, इसका मूल्य 1970-01-21 में $0.5365 से अधिक के सर्वकालिक उच्च स्तर पर पहुँच गया। दूसरी ओर, NRL मूल्य प्रक्षेप पथ का सबसे निचला बिंदु (जिसे अक्सर "NRL सर्वकालिक निम्नतम" कहा जाता है) 1970-01-21 में आया। उस अवधि के दौरान NRL खरीदने वाले किसी भी व्यक्ति को वर्तमान में $0.4865 का प्रभावशाली लाभ प्राप्त होगा।

डिज़ाइन के अनुसार, NRL की कुल आपूर्ति -- तक पहुँच जाएगी। फ़िलहाल, NRL की परिसंचारी आपूर्ति लगभग -- 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।

NRL ऐतिहासिक डेटा उदाहरण

यहां NRL ट्रेडिंग में NRL ऐतिहासिक डेटा के कुछ उपयोग दिए गए हैं

तकनीकी विश्लेषण:

व्यापारी NRL 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 NRL 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 NRL बाज़ार की दिशा के बारे में सूचित पूर्वानुमान लगा सकते हैं। LBank के NRL ऐतिहासिक डेटासेट का उपयोग करके, व्यापारी NRL 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 NRL में निवेश के जोखिमों का आकलन कर सकते हैं। वे NRL 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।

NRL ट्रेडिंग बॉट्स का प्रशिक्षण:

इसके अलावा, उपयोगकर्ता अपने NRL ट्रेडिंग बॉट्स को प्रशिक्षित करने और बाज़ार में उत्कृष्ट प्रदर्शन हासिल करने के लिए NRL ऐतिहासिक क्रिप्टोकरेंसी OHLC (ओपन, हाई, लो, क्लोज़) डेटा डाउनलोड कर सकते हैं। इन टूल्स और संसाधनों की मदद से, ट्रेडर्स NRL 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।

NRL कैंडलस्टिक चार्ट डेटा का विश्लेषण कैसे करें

NRL कैंडलस्टिक चार्ट डेटा का विश्लेषण कैसे करें

NRL 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।

NRL ऐतिहासिक डेटा के अनुसार, जब NRL 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 NRL 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।

NRL सामान्य प्रश्न

ऐतिहासिक डेटा बिटकॉइन और एथेरियम जैसी क्रिप्टोकरेंसी से संबंधित पिछली जानकारी को संदर्भित करता है। इस डेटा में मूल्य, ट्रेडिंग वॉल्यूम, बाज़ार पूंजीकरण और कई अन्य संकेतक शामिल होते हैं। क्रिप्टोकरेंसी के ऐतिहासिक डेटा का महत्व क्रिप्टो ट्रेडिंग में इसके कई अनुप्रयोगों में निहित है। सबसे पहले, यह व्यापारियों और निवेशकों को क्रिप्टो बाज़ार के पिछले प्रदर्शन को पूरी तरह से समझने और सोच-समझकर चुनाव करने में मदद करता है।
क्रिप्टोकरेंसी की ऐतिहासिक कीमतें प्राप्त करने के कई तरीके हैं, लेकिन कुछ विकल्पों में कमियाँ भी हैं। उदाहरण के लिए, Google Finance या Yahoo Finance जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर आवश्यक क्रिप्टो कोड खोजने पर डेटा डाउनलोड नहीं हो सकता है। इसके अलावा, वेब स्क्रैपिंग का उपयोग करने से संभावित कानूनी जोखिम और अविश्वसनीय डेटा स्रोत हो सकते हैं। सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, सबसे अनुशंसित तरीका LBank, Binance, या CoinMarketCap जैसे प्रतिष्ठित क्रिप्टो एक्सचेंजों से सीधे डेटा डाउनलोड करना है। इससे आप एक्सेल स्प्रेडशीट डाउनलोड कर सकते हैं और उन्हें बाद में मात्रात्मक विश्लेषण में इम्पोर्ट कर सकते हैं। साथ ही, विश्वसनीय ऐतिहासिक क्रिप्टो मूल्य डेटा स्रोत सही विश्लेषण सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
2023 की दूसरी छमाही में, हमें एहसास हुआ कि उपयोगकर्ताओं को क्रिप्टो अनुसंधान के लिए एक केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता है। विश्वसनीय डेटा के लिए लंबे समय से जानी जाने वाली एक संस्था के रूप में, हमने उपयोगकर्ताओं को लंबे समय तक ऐतिहासिक क्रिप्टोकरेंसी डेटा तक मुफ़्त पहुँच प्रदान की है। इसलिए, हम व्यापक और सटीक क्रिप्टो बाज़ार जानकारी चाहने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए पसंदीदा प्लेटफ़ॉर्म बन गए हैं। एलबैंक द्वारा उपलब्ध कराए गए ऐतिहासिक डेटा को डाउनलोड करके, आप न केवल समृद्ध जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, बल्कि क्रिप्टो बाज़ार के जोखिमों पर नज़र रखने और उनका विश्लेषण करने में हमारी विशेषज्ञता का भी लाभ उठा सकते हैं। ये डेटा आपके निजी शोध या विश्लेषण के लिए एक मूल्यवान प्रारंभिक बिंदु के रूप में काम कर सकते हैं। क्रिप्टो बाज़ार की अपनी व्यापक समझ को बढ़ाने के लिए कृपया हमारे द्वारा प्रदान किए गए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने में संकोच न करें।