Pyth Network मूल्य हिस्ट्री
Pyth Network (PYTH) प्राइस हिस्ट्री
समय सीमा: 2025-09-06 ~ 2025-12-06
- दैनिक
- साप्ताहिक
- मासिक
Pyth Network लाइव मूल्य
Pyth Network इस समय 0.068 USD पर ट्रेड हो रहा है. इसका मार्केट कैपिटलाइज़ेशन 0.00 USD है और 24 घंटे का ट्रेडिंग वॉल्यूम 0.00 USD है. MEXC के लाइव मूल्य पेज पर और अधिक PYTH डेटा एक्सप्लोर करें.
Pyth Network लाइव मूल्य आँकड़ों का लाभ उठाकर, यूज़र मौजूदा मार्केट ट्रेंड्स का विश्लेषण कर सकते हैं और मूल्य में अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों बदलावों का अनुमान लगा सकते हैं. रियल-टाइम डेटा आपकी अंगुलियों पर होने की वजह से, आप सोच-समझ कर फ़ैसला ले सकते हैं और Pyth Network के मूल्य के संभावित अनुमानों पर जानकारी हासिल कर सकते हैं.
पेज का अंतिम अपडेट: 2025-12-06 06:28:22 (UTC+8)
MEXC Pyth Network संसाधन
Pyth Network (PYTH) प्राइस हिस्ट्री के बारे में
Pyth Network मूल्य हिस्ट्री मॉनीटरिंग, क्रिप्टोकरेंसी निवेशकों के लिए एक आवश्यक टूल है, जिसकी मदद से वे आसानी से अपने निवेशों की परफ़ॉर्मेंस को ट्रैक कर सकते हैं. यह फ़ीचर Pyth Network के मूल्य में समय के साथ होने वाले उतार-चढ़ाव का व्यापक व्यू दिखाता है, जिसमें ओपनिंग वैल्यू, वृद्धि और क्लोज़िंग प्राइस सहित ट्रेडिंग वॉल्यूम की जानकारी शामिल है. इसके अलावा, यह दैनिक प्रतिशत परिवर्तनों को एक नज़र में दिखाता है और मूल्य में होने वाले उल्लेखनीय उतार-चढ़ावों को हाइलाइट करता है. उल्लेखनीय रूप से, - को Pyth Network अपने उच्चतम मूल्य पर पहुँच गया और हैरतअंगेज़ रूप से 0 USD हो गया है. यहाँ दी गई मूल्य संबंधी जानकारी का सोर्स पूरी तरह से MEXC ट्रेडिंग हिस्ट्री है, जिससे इसकी विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित होती है. हमारा ऐतिहासिक Pyth Network मूल्य डेटा विभिन्न अंतरालों में उपलब्ध है: 1 दिन, 1 सप्ताह और 1 माह, जिसमें ओपन, उच्च, निम्न, क्लोज़ और वॉल्यूम मीट्रिक्स शामिल हैं. इस डेटा की संगतता, पूर्णता और सटीकता के लिए सावधानीपूर्वक जाँच की जाती है, जिससे यह ट्रेडिंग सिम्युलेशन और बैकटेस्टिंग के लिए बेहतरीन बन जाता है. ये डेटासेट मुफ़्त में डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं और रियल-टाइम में अपडेट किए जाते हैं, जिससे ये निवेशकों के लिए एक मूल्यवान संसाधन साबित होते हैं.
Pyth Network ट्रेडिंग में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग
Pyth Networkइसका ऐतिहासिक डेटा ट्रेडिंग की रणनीतियों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है. इसका उपयोग इस प्रकार किया जाता है:
1. तकनीकी विश्लेषण: ट्रेडर्स Pyth Network के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग मार्केट ट्रेंड और पैटर्न को पहचानने के लिए करते हैं. चार्ट और विज़ुअल सहायक संसाधनों जैसे टूल्स का उपयोग करके, वे पैटर्न को पहचानते हैं और उसके आधार पर मार्केट में एंट्री और एक्ज़िट करने के फ़ैसले लेते हैं. एक प्रभावी तरीका Pyth Network के ऐतिहासिक डेटा को GridDB में स्टोर करना और Python से उसका विश्लेषण करना है. विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Matplotlib जैसी लाइब्रेरी और डेटा के विश्लेषण के लिए Pandas, Numpy और Scipy का उपयोग किया जा सकता है.
2. मूल्य का पूर्वानुमान: Pyth Network के मूल्य में होने वाले उतार-चढ़ाव का पूर्वानुमान लगाने के लिए, ऐतिहासिक डेटा महत्वपूर्ण होता है. पिछले मार्केट ट्रेंड देखकर, ट्रेडर्स पैटर्न का पता लगा सकते हैं और भविष्य के मार्केट व्यवहार का पूर्वानुमान लगा सकते हैं. ओपन, उच्च, निम्न और क्लोज़ मूल्यों के बारे में मिनट-दर-मिनट जानकारी देने वाला MEXC का विस्तृत Pyth Network ऐतिहासिक डेटा पूर्वानुमान लगाने वाले मॉडल्स को विकास करने और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए ज़रूरी है और इस तरह से उनकी मदद से सारी जानकारी रखते हुए सोच-समझकर ट्रेडिंग संबंधी निर्णय लिए जा सकते हैं.
3. जोखिम से निपटना ऐतिहासिक डेटा का ऐक्सेस होने से ट्रेडर Pyth Network निवेशों से जुड़े जोखिमों का आकलन कर सकते हैं. इससे Pyth Network के उतार-चढ़ाव को समझने में मदद मिलती है, जिससे ज़्यादा सोच-समझकर निवेश संबंधी फ़ैसले लिए जा सकते हैं.
4. पोर्टफ़ोलियो मैनेजमेंट: ऐतिहासिक डेटा समय के साथ निवेश की परफ़ॉर्मेंस पर नज़र बनाए रखने में मदद करता है. इससे ट्रेडर को उन ऐसेट की पहचान करने में मदद मिलती है जो अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहे हैं और वे अपने पोर्टफ़ोलियो को एडजस्ट करके अधिकतम लाभ पा सकते हैं.
5. ट्रेडिंग बॉट्स को प्रशिक्षित करना: Pyth Network ऐतिहासिक क्रिप्टोकरेंसी OHLC (ओपन, उच्च, निम्न, क्लोज़) मार्केट डेटा को Pyth Network ट्रेडिंग बॉट के प्रशिक्षण के लिए डाउनलोड किया जा सकता है, ताकि मार्केट में बेहतर परफ़ॉर्मेंस हासिल की जा सके.
ये टूल्स और संसाधन ट्रेडर को Pyth Networkके ऐतिहासिक डेटा की गहन जानकारी प्राप्त करने में मदद करते हैं और मूल्यवान इनसाइट देने के साथ ही उन्हें अपनी ट्रेडिंग रणनीतियों को बेहतर बनाने में सक्षम बनाते हैं.
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