Lava Network 세부정보

LAVA









문제 보고

Lava NetworkLAVA/CNY 가격
순위: 997
LAVA 가격
0.01608
0.78%
가격 범위
낮음높음
$ 0.016$ 0.01624
LAVA에서 CNY로 변환기
LAVACN¥CNY
LAVA 대 CNY 가격 차트
LAVA 통계 (CNY)
Lava Network (LAVA) 대 CNY의 7일 가격 이력
Lava Network (LAVA)의 CNY에 대한 일일 환율은 지난 7일 동안 눈에 띄는 변동을 보였으며, 주간 최고가는 CN¥ 0.118, 최저가는 CN¥ 0.101에 도달했습니다.
날짜
가격
변화 (24시간)
7월 21일
CNY 0.1088
$ 0.01608
-0.82%
CNY -0.0008975
7월 20일
CNY 0.1096
$ 0.0162
+3.66%
CNY 0.00387
7월 19일
CNY 0.1065
$ 0.01574
+1.93%
CNY 0.002019
7월 18일
CNY 0.1047
$ 0.01548
-10.2%
CNY -0.01194
7월 17일
CNY 0.1166
$ 0.01724
+2.24%
CNY 0.00255
7월 16일
CNY 0.114
$ 0.01686
+4.61%
CNY 0.005024
Lava Network / CNY 변환 표
Lava Network (LAVA)의 CNY에 대한 변환율은 현재 1 LAVA당 CN¥ 0.109입니다. 이 비율에 따르면, 10 LAVA는 약 CN¥ 1.09에 해당하며, 100.00 CNY는 약 918.94 LAVA로 교환할 수 있습니다(수수료 제외).
LAVA 대 CNY
CNY 대 LAVA
1 LAVA=0.1088 CNY
1 CNY=9.18 LAVA
2 LAVA=0.2176 CNY
2 CNY=18.37 LAVA
5 LAVA=0.5441 CNY
5 CNY=45.94 LAVA
10 LAVA=1.08 CNY
10 CNY=91.89 LAVA
25 LAVA=2.72 CNY
25 CNY=229.73 LAVA
50 LAVA=5.44 CNY
50 CNY=459.47 LAVA
100 LAVA=10.88 CNY
100 CNY=918.94 LAVA
1000 LAVA=108.82 CNY
1000 CNY=9,189 LAVA
인기 있는 Lava Network 법정 통화 쌍

€
Lava Network 대 EUR
1 LAVA은 € 0.0141입니다

₽
Lava Network 대 RUB
1 LAVA은 ₽ 1.26입니다

₩
Lava Network 대 KRW
1 LAVA은 ₩ 23.83입니다

$
Lava Network 대 USD
1 LAVA은 $ 0.0161입니다

₹
Lava Network 대 INR
1 LAVA은 ₹ 1.55입니다

Rp
Lava Network 대 IDR
1 LAVA은 Rp 288.18입니다

£
Lava Network 대 GBP
1 LAVA은 £ 0.012입니다

¥
Lava Network 대 JPY
1 LAVA은 ¥ 2.62입니다

₫
Lava Network 대 VND
1 LAVA은 ₫ 423.23입니다

CA$
Lava Network 대 CAD
1 LAVA은 CA$ 0.0227입니다
자주 묻는 질문
CN¥1로 얼마나 많은 Lava Network을 구매할 수 있나요?
실시간 환율을 기반으로 CN¥1로 얼마나 많은 Lava Network (LAVA)을 구매할 수 있는지 확인하려면 변환 표를 사용하세요.
Lava Network (LAVA)이 CNY에서 가장 높은 가격에 도달한 것은 언제인가요?
Lava Network은 2025-12-08에 Chinese Yuan (CNY)에서 CN¥1.68의 가격에 도달했습니다. Lava Network의 모든 시간 최고가는 플랫폼에서 추적할 수 있습니다.
Lava Network의 가격에 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?
Lava Network의 가격은 수요와 공급, 투자자 심리, 글로벌 경제 상황 및 기타 시장 요인에 영향을 받을 수 있습니다.
Lava Network (LAVA)의 역사적 가격을 CNY에 대해 추적할 수 있나요?
네, 우리 플랫폼은 Lava Network (LAVA) 대 Chinese Yuan (CNY)의 역사적 가격 데이터를 제공하여 시간에 따른 가격 변동을 추적할 수 있습니다.