2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost. Gráfico, historia del precio y predicción para mañana, el próximo mes, el año 2024
El valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost es 8 767 EBST basado en el valor oficial
del mercado de divisas hasta el 20.10.2021. Gráfico, historia del precio y predicción para mañana, el próximo mes, el año 2024
Cuánto es 2 000 PKR con respecto al EBST?
20.10.2021
2 000 PKR = 8 767 EBST
▼ -7.2 %
2 000 EBST = 456.27 PKR
1 PKR = 4.383411 EBST
Gráfico, Datos históricos de la cotización del 2 000 PKR con respecto al EBST
Estadísticas del valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost
Para 30 días | |
---|---|
Mínimo | 251.38 EBST |
Máximo | 11 583 EBST |
Promedio ponderado | 4 827 EBST |
Para 90 dias | |
Mínimo | 251.38 EBST |
Máximo | 11 583 EBST |
Promedio ponderado | 2 118 EBST |
Para 365 días | |
Mínimo | 62.676 EBST |
Máximo | 17 835 EBST |
Promedio ponderado | 3 013 EBST |
Historial de precios 30 días de tasas de cambio históricas entre el 2 000 PKR y el EBST
En los últimos 30 días (21.09.2021 — 20.10.2021) El valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost ha cambiado en 103.77% (4 302 EBST — 8 767 EBST)
Historial de precios 90 días de tasas de cambio históricas entre el 2 000 PKR y el EBST
En los últimos 90 días (23.07.2021 — 20.10.2021) El valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost ha cambiado en 2671.39% (316.33 EBST — 8 767 EBST)
Historial de precios 365 días de tasas de cambio históricas entre el 2 000 PKR y el EBST
En los últimos 365 días (21.10.2020 — 20.10.2021) El valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost ha cambiado en -26.33% (11 901 EBST — 8 767 EBST)
Historial de precios completa de cambio históricas entre el 2 000 PKR y el EBST
Todos los datos disponibles en nuestro sitio (10.04.2020 — 20.10.2021) El valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost ha cambiado en 123.18% (3 928 EBST — 8 767 EBST)
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Predicción de precios 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost
Formas de predecir el tipo de cambio y las criptomonedas.
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Análisis técnico: Este método utiliza datos de precios y volúmenes pasados para tratar de identificar patrones que puedan indicar movimientos futuros de los precios. Los operadores e inversores utilizan indicadores técnicos, como medias móviles, MACD, RSI y gráficos de velas, para analizar el mercado y predecir tendencias futuras. Por ejemplo, si el precio del Bitcoin ha estado cotizando en un rango durante un tiempo y luego supera un nivel de resistencia clave, los operadores pueden esperar que el precio siga subiendo.
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Análisis fundamental: Este método examina los factores económicos y financieros subyacentes para tratar de determinar el valor intrínseco de un activo. El análisis fundamental incluye el análisis de estados financieros, indicadores económicos, noticias y otros factores que pueden afectar a la oferta y la demanda de un activo. Por ejemplo, si el banco central de un país sube los tipos de interés, la divisa de ese país puede apreciarse frente a otras divisas.
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Análisis del sentimiento: Este método utiliza las redes sociales y otras fuentes para calibrar el sentimiento del mercado y la psicología del inversor. Los operadores y los inversores utilizan el análisis del sentimiento para tratar de identificar tendencias y posibles puntos de inflexión en el mercado. Por ejemplo, si hay muchas noticias y opiniones negativas en torno a una criptomoneda en particular, los operadores pueden esperar que el precio baje.
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Aprendizaje automático e IA: Este método utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones sobre la evolución futura de los precios. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de datos anteriores y ajustar sus predicciones a medida que se dispone de nuevos datos. Por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje automático podría analizar datos de precios anteriores, artículos de noticias, el sentimiento de las redes sociales y otros factores para hacer predicciones sobre el precio futuro de una criptomoneda concreta.
Predicción de precios 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost para los próximos 30 días *
13.05 | 8 660 EBST | ▼ -1.22 % |
14.05 | 6 961 EBST | ▼ -19.61 % |
15.05 | 7 631 EBST | ▲ 9.62 % |
16.05 | 7 415 EBST | ▼ -2.83 % |
17.05 | 99 476 EBST | ▲ 1241.53 % |
18.05 | 47 392 EBST | ▼ -52.36 % |
19.05 | 53 304 EBST | ▲ 12.47 % |
20.05 | 80 434 EBST | ▲ 50.9 % |
21.05 | 103 183 EBST | ▲ 28.28 % |
22.05 | 96 607 EBST | ▼ -6.37 % |
23.05 | 96 561 EBST | ▼ -0.05 % |
24.05 | 83 295 EBST | ▼ -13.74 % |
25.05 | 70 649 EBST | ▼ -15.18 % |
26.05 | 77 379 EBST | ▲ 9.53 % |
27.05 | 94 439 EBST | ▲ 22.05 % |
28.05 | 93 106 EBST | ▼ -1.41 % |
29.05 | 101 068 EBST | ▲ 8.55 % |
30.05 | 101 971 EBST | ▲ 0.89 % |
31.05 | 106 276 EBST | ▲ 4.22 % |
01.06 | 93 015 EBST | ▼ -12.48 % |
02.06 | 91 935 EBST | ▼ -1.16 % |
03.06 | 71 999 EBST | ▼ -21.68 % |
04.06 | 53 018 EBST | ▼ -26.36 % |
05.06 | 69 538 EBST | ▲ 31.16 % |
06.06 | 39 993 EBST | ▼ -42.49 % |
07.06 | 120 449 EBST | ▲ 201.17 % |
08.06 | 157 913 EBST | ▲ 31.1 % |
09.06 | 152 130 EBST | ▼ -3.66 % |
10.06 | 130 130 EBST | ▼ -14.46 % |
11.06 | 195 142 EBST | ▲ 49.96 % |
* — Previsión del valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost es realizada por nuestros expertos según los datos estadísticos, tendencia global y las principales noticias económicas y de negocios. Las predicciones no son garantías para el futuro. Utilice cualquier dato en Ex Currency para fines informativos. La información no debe considerarse como asesoramiento en materia de inversiónLas previsiónes del valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost para 30 días, 3 meses y un año presentan las diferentes opiniones de distintos analistas y pueden tener ligeras diferencias.
Predicción de precios del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost para los próximos 3 meses*
13.05 — 19.05 | 9 226 EBST | ▲ 5.23 % |
20.05 — 26.05 | 8 810 EBST | ▼ -4.5 % |
27.05 — 02.06 | 8 110 EBST | ▼ -7.95 % |
03.06 — 09.06 | 11 527 EBST | ▲ 42.12 % |
10.06 — 16.06 | 12 343 EBST | ▲ 7.09 % |
17.06 — 23.06 | 67 399 EBST | ▲ 446.04 % |
24.06 — 30.06 | 105 867 EBST | ▲ 57.07 % |
01.07 — 07.07 | 130 028 EBST | ▲ 22.82 % |
08.07 — 14.07 | 108 143 EBST | ▼ -16.83 % |
15.07 — 21.07 | 106 576 EBST | ▼ -1.45 % |
22.07 — 28.07 | 207 337 EBST | ▲ 94.54 % |
29.07 — 04.08 | 246 938 EBST | ▲ 19.1 % |
Predicción de precios del valor del 2 000 Rupia pakistaní con respecto al eBoost para el próximo año*
06.2024 | 11 168 EBST | ▲ 27.38 % |
07.2024 | 17 342 EBST | ▲ 55.29 % |
08.2024 | 14 412 EBST | ▼ -16.9 % |
09.2024 | 2 692 EBST | ▼ -81.32 % |
10.2024 | 898.03 EBST | ▼ -66.64 % |
11.2024 | 2 687 EBST | ▲ 199.25 % |
12.2024 | 2 850 EBST | ▲ 6.06 % |
01.2025 | 3 146 EBST | ▲ 10.37 % |
02.2025 | 5 161 EBST | ▲ 64.05 % |
03.2025 | 86 927 EBST | ▲ 1584.4 % |
04.2025 | 74 551 EBST | ▼ -14.24 % |
05.2025 | 126 359 EBST | ▲ 69.49 % |
Cantidad de cambio populare de PKR/EBST
FAQ
Cuanto cuesta 2 000 PKR en EBST hoy, 20.10.2021?
A partir de hoy, el costo de 2 000 Rupia pakistaní a eBoost es - 8 767 EBST
Cuanto costara 2 000 PKR en EBST mañana 2024.05.13?
mañana 2 000 Rupia pakistaní a eBoost costará - 8 660 ebst
Cuanto costara 2 000 PKR en EBST en el próximo mes?
Nuestros analistas han realizado una predicción detallada 2 000 Rupia pakistaní a eBoost para el próximo mes. Puedes verlo por esto enlace. Para su comodidad, se desglosa por día. Tenga en cuenta que este es solo un pronóstico aproximado y los datos reales pueden variar.
Cuanto costara 2 000 PKR en EBST en los próximos 3 meses?
Nuestros analistas han realizado una predicción detallada 2 000 Rupia pakistaní a eBoost para el próximo trimestre. Puedes verlo por esto enlace. Para su comodidad, se desglosa por semanas. Tenga en cuenta que este es solo un pronóstico aproximado y los datos reales pueden variar.
Cuanto costara 2 000 PKR en EBST en el año que viene?
Nuestros analistas han realizado una predicción detallada 2 000 Rupia pakistaní a eBoost para el próximo año. Puedes verlo por esto enlace. Para su comodidad, está desglosado por mes. Tenga en cuenta que este es solo un pronóstico aproximado y los datos reales pueden variar.