RAGSCOIN2.0 RAGS
Rank #5756
18:19:00 04/01/2025
RAGSCOIN2.0 (RAGS) Price
$0.005284 -0.98%
0.00000005406 BTC
122 VND
Low: $0.005284
High: $0.005376
Market Cap | - | Volume 24h | $3,924.35 | Circulating Supply | - |
Price Change 1 hour | -0.15% | Price Change 24 hours | -0.98% | Price Change 7 days | -4.45% |
Sàn Binance: Tặng 100 USDT (20+30+50) cho người đăng ký mới.
Convert RAGS to USD
Thông tin RAGSCOIN2.0 (RAGS)
Trạng thái | Active |
Website | |
White paper | |
Block Explorer | https://explorer.bitquery.io/bsc/token/0xed9b3d9a4b8f1a567761c793bb88214904832d17 |
Source Code | |
Bảng tin | https://discord.gg/U7XBytps https://www.reddit.com/r/Ragscoin/s/uWYdLbblVP |
Chat | |
Thông báo | |
X (Twitter) | |
Nền tảng |
BNB Smart Chain (BEP20): 0xED9B3D9A4B8f1a567761c793bb88214904832d17 |
Ngày thêm vào danh sách | 11:50:55 12/12/2024 |
Số liệu thống kê RAGSCOIN2.0 (RAGS)
Giá RAGSCOIN2.0 (RAGS) hôm nay | |
---|---|
Giá RAGSCOIN2.0 (RAGS) | $0.005284 |
Dao động 1 giờ | -0.15% |
Dao động 24 giờ | -0.98% |
Dao động 7 ngày | -4.45% |
Giá Thấp / Cao nhất (24h) | $0.005317 / $0.005490 |
Khối lượng giao dịch 24 giờ | $3,924.35 |
Vốn hóa | - |
Xếp hạng | #5756 |
Giá RAGSCOIN2.0 (RAGS) hôm qua | |
Giá Thấp / Cao nhất hôm qua | $0.005366 / $0.005490 |
Giá Mở / Đóng hôm qua | $0.005412 / $0.005369 |
Dao động giá hôm qua | -0.8% |
Khối lượng giao dịch hôm qua | $2,812.89 |
Nguồn cung RAGSCOIN2.0 (RAGS) | |
Tổng RAGS đang lưu hành | |
Tổng cung | 100,000,000 RAGS |
Tổng cung tối đa | |
Lịch sử giá RAGSCOIN2.0 (RAGS) | |
Giá Thấp / Cao 7 ngày | $0.005317 / $0.005732 |
Giá Thấp / Cao 30 ngày | $0.005317 / $0.006851 |
Giá Thấp / Cao 90 ngày | $0.005316 / $0.008942 |
Giá Thấp / Cao 52 tuần | $0.005316 / $0.02168 |
Giá cao nhất lịch sử 22:21:00 06/11/2023 |
$0.02189 |
Giá thấp nhất lịch sử 07:00:00 02/12/2022 |
$0.001295 |
Our hybrid intelligence infrastructure effectively manages investors' capital in both traditional financial markets and crypto markets by combining the expertise of a lot of different financial analysts and machine learning models into one.