Quel est le prix actuel de Energy Web Token ?
Le prix actuel de Energy Web Token est 0,4635 € avec un changement de 5,49 % au cours des dernières 24 heures.
Suivez le prix en direct de Energy Web Token, son graphique, sa capitalisation et son volume en temps reel. Pratiquez le mock trading et le demo trading de Energy Web Token sur CoinRithm avant d utiliser de l argent reel.
Utilisez un compte de paper trading crypto pour faire du demo trading de Energy Web Token avec des prix en temps reel, du feedback IA et des ligues de trading. Testez des strategies, apprenez la gestion du risque et gagnez en confiance avant de trader Energy Web Token avec de l argent reel.
Lire le guide complet du paper tradingLe prix actuel de Energy Web Token est 0,4635 € avec un changement de 5,49 % au cours des dernières 24 heures.
Le volume d’échange quotidien est 177 443 € représentant un changement de 55,04 % au cours des dernières 24 heures.
La capitalisation boursière de Energy Web Token est 28 060 781 €, classé #420 mondialement.
La valorisation totalement diluée (FDV) de Energy Web Token est 46 347 616 €, calculée en supposant une offre maximale de 100 000 000 EWT.
En circulation : 60 544 174. Total : 77 414 236. Maximum : 100 000 000.
Au cours des dernières 24 heures, Energy Web Token s’est échangé entre un minimum de 0,4298 € et un maximum de 0,5012 €.

Elliott Wave Theory (EWT) is a technical analysis method that uses wave patterns and investor psychology to predict the crypto market trends.

Fundstrat’s managing director Mark Newton predicts Ether will head to $5,500 next after bottoming out over the weekend.

NVIDIA introduces open-source robotics tools, including the Newton Physics Engine and Isaac GR00T N1.6 model, aimed at advancing robotics research and development. (Read More)

NVIDIA Isaac Lab and Newton are transforming robotics by offering advanced simulation for quadruped locomotion and cloth manipulation, bridging the sim-to-real gap. (Read More)

Neural Robot Dynamics (NeRD) offers a breakthrough in robotic simulation, enhancing precision and adaptability by integrating neural models with traditional physics engines like Newton. (Read More)