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Observação: essas informações servem apenas como referência.

Preço de Dogs hoje

O preço em tempo real do token Dogs é de €0.0001294 por (Dogs / EUR). Sua capitalização de mercado atual é de -- EUR. Seu volume de trading em 24 horas é de €0.00 EUR. O preço de Dogs em EUR atualizado em tempo real. Dogs variou -3.25% nas últimas 24 horas. Sua oferta circulante atual é de -- .

Qual é o preço mais alto do token Dogs?

Dogs tem uma máxima histórica de €0.002028, registrada em .

Qual é o preço mais baixo do token Dogs?

Dogs tem uma mínima histórica (ATL) de €0.{4}1668, registrada em .
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Previsão de preço do token Dogs

Qual será o preço do token Dogs em 2026?

Com base no modelo de previsão do desempenho histórico de preços de Dogs, estima-se que o preço de Dogs atinja €0.00 em 2026.

Qual será o preço do token Dogs em 2031?

Em 2031, espera-se que o preço de Dogs varie em -1.00%. Ao final de 2031, estima-se que o preço de Dogs atinja €0.00, com um ROI acumulado de -100.00%.

Histórico de preços de Dogs (EUR)

O preço de Dogs variou +676.11% no último ano. O preço mais alto de DOGS em EUR no último ano foi €0.002028 e o preço mais baixo de DOGS em EUR no último ano foi €0.{4}1668.
PeríodoVariação de preço (%)Variação de preço (%)Preço mais baixoO preço mais baixo de {0} no período correspondente.Preço mais alto Preço mais alto
24h-3.25%€0.0001276€0.0001342
7d0.00%€0.0001226€0.0001384
30d-3.19%€0.0001276€0.0001384
90d-55.02%€0.{4}9998€0.0002911
1y+676.11%€0.{4}1668€0.002028
Todo o período+676.11%€0.{4}1668(--, Hoje )€0.002028(--, Hoje )

Informações de mercado de Dogs

Dogs - Histórico de capitalização de mercado da empresa

Capitalização de mercado
--
Capitalização de mercado totalmente diluída
--
Classificação de mercado
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Mercado de Dogs

  • #
  • Par
  • Tipo
  • Preço
  • Volume em 24h
  • Ação
  • 1
  • DOGS/USDT
  • Spot
  • 0.0001399
  • $222.37K
  • Operar
  • Dogs - Total de ativos por concentração

    Baleias
    Investidores
    Varejo

    Dogs - Endereços por tempo de manutenção

    Holders
    Cruisers
    Traders
    Gráfico de preços ao vivo de coinInfo.name (12)
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    Avaliações de Dogs

    Média de avaliações da comunidade
    3.9
    196 avaliações
    Este conteúdo é apenas para fins informativos.

    Sobre Dogs (Dogs)

    O que é Dogs (DOGS)?

    Dogs (DOGS) é uma memecoin lançada no Telegram em julho de 2024. Foi inspirada no Spotty, um mascote criado por Pavel Durov, o fundador da VK (Vkontakte), a maior plataforma social da Rússia. O Spotty foi desenhado durante um leilão beneficente para apoiar orfanatos e rapidamente se tornou um símbolo associado à VK. Com o tempo, o Spotty apareceu em várias formas; como figurinha no Telegram e na VK Fest. A moeda DOGS tem como objetivo ampliar a presença do Spotty no espaço das criptomoedas.

    A Dogs se destaca como uma memecoin nativa do Telegram, desenvolvida para se alinhar à cultura e às preferências da comunidade do Telegram. Nas 24 horas seguintes ao seu lançamento, o grupo de Dogs no Telegram ganhou mais de 1,9 milhão de assinantes, indicando um interesse inicial significativo e o engajamento dos usuários. O slogan da moeda, "Who let the DOGS OUT?" (Quem deixou os cachorros saírem?), lembra a famosa canção do Baha Men, acrescentando um elemento reconhecível e lúdico à sua identidade.

    Como os a Dogs funciona

    A Dogs opera na blockchain do Telegram Open Network (TON), utilizando a infraestrutura da plataforma para transações seguras e eficientes. Como um projeto voltado para a comunidade, Dogs enfatiza muito o envolvimento e a participação do usuário. Diferentemente dos projetos tradicionais de criptomoeda, DOGS não tem site, whitepaper ou roteiro. Essa simplicidade atrai a comunidade do Telegram, facilitando a adesão e a participação dos usuários sem as complexidades frequentemente associadas a outros projetos de criptomoedas.

    O token DOGS possibilita transações dentro do ecossistema do Telegram, permitindo que os usuários enviem e recebam tokens facilmente. Ao se integrar diretamente com o Telegram, DOGS oferece uma experiência de usuário alinhada aos recursos e às interações da plataforma. Essa integração promove a adoção e o uso do token na comunidade do Telegram.

    Quais são os casos de uso do token DOGS?

    O token DOGS é usado principalmente para interação e engajamento da comunidade. Como memecoin, serve para facilitar transações divertidas e dinâmicas entre os usuários do Telegram. Os tokens DOGS podem ser trocados entre usuários, facilitando microtransações e incentivando a participação ativa na comunidade.

    Além disso, DOGS incorpora um aspecto beneficente, refletindo o propósito original do Spotty. A comunidade pode propor e votar em iniciativas beneficentes, permitindo que os detentores de tokens DOGS apoiem várias causas coletivamente. Esse recurso está alinhado ao histórico filantrópico e social do mascote.

    Dogs é um bom investimento?

    Investir em DOGS, como em qualquer memecoin, envolve riscos significativos e requer uma análise cuidadosa. O rápido crescimento de seu canal no Telegram sugere um forte interesse inicial e uma presença forte da comunidade. Entretanto, as memecoins são caracterizadas por alta volatilidade e natureza especulativa. A ausência de elementos tradicionais, como um roteiro, um site ou um whitepaper, enfatiza ainda mais a necessidade de os investidores em potencial realizarem pesquisas completas. Como em qualquer investimento em memecoins, realizar pesquisas detalhadas e manter-se informado sobre as tendências do mercado são etapas cruciais para ajudar a gerenciar os possíveis riscos.

    Como comprar Dogs(Dogs)

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    Opere futuros perpétuos de Dogs

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    O preço atual de Dogs é €0.0001294, com uma variação de preço em 24 horas de -3.25%. Os traders podem lucrar com um posições long ou short em futuros de Dogs.

    Guia de trading de futuros de Dogs

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    Notícias sobre Dogs

    Baleias de Criptomoedas Miram Altcoins: Riscos de Volatilidade para Investidores Menores
    Baleias de Criptomoedas Miram Altcoins: Riscos de Volatilidade para Investidores Menores

    Baleias assumiram posições longas em WLD, DOGS, COTI, ARKM, ALICE e DOT. WLD e DOT subiram 26,25% e 88% nos últimos 90 dias. O Índice de Temporada de Altcoins de Criptomoedas está avaliado em 55, favorecendo as altcoins.

    CoinEdition2025-01-06 08:23
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    Novas listagens na Bitget

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    Perguntas frequentes

    Qual é o preço atual de Dogs?

    O preço em tempo real de Dogs é €0 por (Dogs/EUR), com uma capitalização de mercado atual de -- EUR. O valor de Dogs sofre oscilações frequentes devido às atividades 24h do mercado de criptomoedas. O preço atual e os dados históricos de Dogs estão disponíveis na Bitget.

    Qual é o volume de trading em 24 horas de Dogs?

    Nas últimas 24 horas, o volume de trading de Dogs foi --.

    Qual é o recorde histórico de Dogs?

    A máxima histórica de Dogs é €0.002028. Essa máxima histórica é o preço mais alto para Dogs desde que foi lançado.

    Posso comprar Dogs na Bitget?

    Sim, atualmente, Dogs está disponível na Bitget. Para informações detalhadas, confira nosso guia Como comprar dogs .

    É possível obter lucros constantes ao investir em Dogs?

    Claro, a Bitget fornece uma plataforma de trading estratégico com robôs de trading para automatizar suas operações e aumentar seus lucros.

    Onde posso comprar Dogs com a menor taxa?

    Temos o prazer de anunciar que a plataforma de trading estratégico já está disponível na corretora da Bitget. A Bitget é líder de mercado no que diz respeito a taxas de trading e profundidade, o que garante investimentos lucrativos para os traders.

    Onde posso comprar Dogs (Dogs)?

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    Como concluir a verificação de identidade na Bitget e se proteger contra golpes
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    Os investimentos em criptomoedas, incluindo a compra de Dogs na Bitget, estão sujeitos a risco de mercado. A Bitget fornece maneiras fáceis e convenientes para você comprar Dogs. Fazemos o possível para informar totalmente nossos usuários sobre cada criptomoeda que oferecemos na corretora. No entanto, não somos responsáveis ​​pelos resultados que possam advir da sua compra Dogs. Esta página e qualquer informação incluída não são um endosso de investimento ou a nenhuma criptomoeda em particular.

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    Recursos de Dogs

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    Crypto_inside
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    15h
    Machine learning ❌ Traditional learning. 🧐😵‍💫
    Machine learning and traditional learning are two distinct approaches to learning and problem-solving. Traditional Learning: 1. Rule-based: Traditional learning involves explicit programming and rule-based systems. 2. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering. 3. Fixed models: Traditional learning uses fixed models that are not updated automatically. Machine Learning: 1. Data-driven: Machine learning involves learning from data and improving over time. 2. Algorithmic: Machine learning relies on algorithms that can learn from data and make predictions. 3. Adaptive models: Machine learning uses adaptive models that can update automatically based on new data. Key Differences: 1. Learning style: Traditional learning is rule-based, while machine learning is data-driven. 2. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems, while traditional learning is limited by human expertise. 3. Accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning, especially in complex domains. Advantages of Machine Learning: 1. Improved accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning. 2. Increased efficiency: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. 3. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems. Disadvantages of Machine Learning: 1. Data quality: Machine learning requires high-quality data to learn effectively. 2. Interpretability: Machine learning models can be difficult to interpret and understand. 3. Bias: Machine learning models can perpetuate biases present in the training data. When to Use Machine Learning: 1. Complex problems: Machine learning is well-suited for complex problems that require pattern recognition and prediction. 2. Large datasets: Machine learning can handle large datasets and identify trends and patterns. 3. Automating tasks: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. When to Use Traditional Learning: 1. Simple problems: Traditional learning is well-suited for simple problems that require explicit programming and rule-based systems. 2. Small datasets: Traditional learning is suitable for small datasets where machine learning may not be effective. 3. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering, making it suitable for domains where human expertise is essential. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $MEME $XRP $ADA $U2U $WUF $PARTI $WHY
    BTC+3.23%
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    Samullah
    Samullah
    15h
    Un nouveau token a miner sur telephone est arrivé 👉Lumira Network il sera listé 1er trimestre 2026, profitez en dès le début pour ne rien rater. Avec le code parrainage:👉 Samiullah001 $NEIROETH $XRP $BTC $ETH $BGB $SUI $ADA $DOGS $DOGE $SUNDOG $CEC $LTC $SWELL $PI $PIXEL $BNB $CATS $GEEK $QTUM $BOX
    SUNDOG+3.56%
    BTC+3.23%
    Crypto_inside
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    15h
    What is Q-learning...🤔🤔??
    Q-learning is a type of reinforcement learning algorithm used in machine learning and artificial intelligence. It's a model-free, off-policy learning algorithm that helps agents learn to make decisions in complex, uncertain environments. Key Components: 1. Agent: The decision-maker that interacts with the environment. 2. Environment: The external system with which the agent interacts. 3. Actions: The decisions made by the agent. 4. Rewards: The feedback received by the agent for its actions. 5. Q-function: A mapping from states and actions to expected rewards. How Q-learning Works: 1. Initialization: The agent starts with an arbitrary Q-function. 2. Exploration: The agent selects an action and observes the resulting state and reward. 3. Update: The agent updates its Q-function based on the observed reward and the expected reward for the next state. 4. Exploitation: The agent chooses the action with the highest Q-value for the current state. Advantages: 1. Simple to implement: Q-learning is a straightforward algorithm to understand and code. 2. Effective in complex environments: Q-learning can handle complex, dynamic environments with many states and actions. Disadvantages: 1. Slow convergence: Q-learning can require many iterations to converge to an optimal policy. 2. Sensitive to hyperparameters: The performance of Q-learning is highly dependent on the choice of hyperparameters. Q-learning is a powerful algorithm for reinforcement learning, but it can be challenging to tune and may not always converge to an optimal solution. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $XRP $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $FLOKI $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $COQ $PEPE
    SUNDOG+3.56%
    BTC+3.23%
    OBAI09
    OBAI09
    23h
    $MGT The Moongate Foundation is in the process of placing its boldest bet yet. We are officially exploring the acquisition of the Moon itself to revolutionize human engagement with our celestial neighbor and ensure its resources are utilized responsibly for generations to come. Just to be clear—this is not financial advice, a solicitation, or an offer to invest in anything. Always do your own research (DYOR) and make informed decisions. We're just sharing updates on the journey. More to come. buy 💚🚨🚀 0.00500 coming 🚀 $BTC $ETH $TON $GUN $GAME2 $TUT $TSTBSC $MUBARAK $DOGS $PEPECOIN $NEIROCTO $BIZA $HALO $UP $JASMY $ORNJ
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    ETH+5.15%

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