Velora 세부정보

VLR









문제 보고

VeloraVLR/CNY 가격
VLR 가격
0.000327
3.11%
가격 범위
낮음높음
$ 0.000309$ 0.0003271
ParaSwap (PSP)가 Velora (VLR)로 리브랜딩되었습니다. 자세한 내용은 공식 발표를 참조하세요: https://medium.com/paraswap/unve....
VLR에서 로 변환기
VLRVLR 대 CNY 가격 차트
VLR 통계 (CNY)
Velora (VLR) 대 CNY의 7일 가격 이력
Velora (VLR)의 CNY에 대한 일일 환율은 지난 7일 동안 눈에 띄는 변동을 보였으며, 주간 최고가는 CN¥ 0.00224, 최저가는 CN¥ 0.00193에 도달했습니다.
날짜
가격
변화 (24시간)
6월 29일
CNY 0.002223
$ 0.000327
+4.27%
CNY 0.00009099
6월 28일
CNY 0.002132
$ 0.0003136
+3.18%
CNY 0.00006576
6월 27일
CNY 0.002066
$ 0.000304
+0.77%
CNY 0.00001572
6월 26일
CNY 0.00205
$ 0.0003016
+2.83%
CNY 0.00005639
6월 25일
CNY 0.001994
$ 0.0002933
+0.26%
CNY 0.00…5181
6월 24일
CNY 0.001989
$ 0.0002926
-5.48%
CNY -0.0001153
6월 23일
CNY 0.002104
$ 0.0003096
+0.10%
CNY 0.00…2166
Velora / CNY 변환 표
Velora (VLR)의 CNY에 대한 변환율은 현재 1 VLR당 CN¥ 0.00222입니다. 이 비율에 따르면, 10 VLR는 약 CN¥ 0.0222에 해당하며, 100.00 CNY는 약 44.98K VLR로 교환할 수 있습니다(수수료 제외).
VLR 대 CNY
CNY 대 VLR
1 VLR=0.002223 CNY
1 CNY=449.75 VLR
2 VLR=0.004446 CNY
2 CNY=899.50 VLR
5 VLR=0.01111 CNY
5 CNY=2,248 VLR
10 VLR=0.02223 CNY
10 CNY=4,497 VLR
25 VLR=0.05558 CNY
25 CNY=11,243 VLR
50 VLR=0.1111 CNY
50 CNY=22,487 VLR
100 VLR=0.2223 CNY
100 CNY=44,975 VLR
1000 VLR=2.22 CNY
1000 CNY=449,754 VLR
인기 있는 Velora 법정 통화 쌍

€
Velora 대 EUR
1 VLR은 € 0.000286입니다

₽
Velora 대 RUB
1 VLR은 ₽ 0.0252입니다

₩
Velora 대 KRW
1 VLR은 ₩ 0.504입니다

$
Velora 대 USD
1 VLR은 $ 0.000327입니다

₹
Velora 대 INR
1 VLR은 ₹ 0.0309입니다

Rp
Velora 대 IDR
1 VLR은 Rp 5.84입니다

£
Velora 대 GBP
1 VLR은 £ 0.000247입니다

¥
Velora 대 JPY
1 VLR은 ¥ 0.053입니다

₫
Velora 대 VND
1 VLR은 ₫ 8.60입니다

CA$
Velora 대 CAD
1 VLR은 CA$ 0.000464입니다
자주 묻는 질문
CN¥1로 얼마나 많은 Velora을 구매할 수 있나요?
실시간 환율을 기반으로 CN¥1로 얼마나 많은 Velora (VLR)을 구매할 수 있는지 확인하려면 변환 표를 사용하세요.
Velora (VLR)이 CNY에서 가장 높은 가격에 도달한 것은 언제인가요?
Velora은 2021-11-16에 Chinese Yuan (CNY)에서 CN¥10.25의 가격에 도달했습니다. Velora의 모든 시간 최고가는 플랫폼에서 추적할 수 있습니다.
Velora의 가격에 영향을 미치는 요인은 무엇인가요?
Velora의 가격은 수요와 공급, 투자자 심리, 글로벌 경제 상황 및 기타 시장 요인에 영향을 받을 수 있습니다.
Velora (VLR)의 역사적 가격을 CNY에 대해 추적할 수 있나요?
네, 우리 플랫폼은 Velora (VLR) 대 Chinese Yuan (CNY)의 역사적 가격 데이터를 제공하여 시간에 따른 가격 변동을 추적할 수 있습니다.