Bitget App
Trade smarter
Zakup kryptoRynkiHandelKontrakty futuresCopyBotsEarn
Cena Drift

Cena DriftDRIFT

focusIcon
subscribe
Notowany
Kup
Waluta wyceny:
USD

Jakie jest Twoje dzisiejsze nastawienie do Drift?

IconGoodDobreIconBadZłe
Uwaga: te informacje mają wyłącznie charakter poglądowy.

Dzisiejsza cena Drift

Aktualna dzisiejsza cena Drift to $1.19 za (DRIFT / USD) przy obecnej kapitalizacji rynkowej równej $326.58M USD. 24-godzinny wolumen obrotu wynosi $30.79M USD. Cena DRIFT do USD jest aktualizowana w czasie rzeczywistym. 3.77% dla Drift w ciągu ostatnich 24 godzin. Ma podaż w obiegu wynoszącą 273,751,900 .

Jaka jest najwyższa cena DRIFT?

DRIFT osiągnął rekordowy poziom (ATH) na poziomie $2.65 w dniu 2024-11-09.

Jaka jest najniższa cena DRIFT?

DRIFT osiągnął rekordowo niski poziom (ATL) na poziomie $0.1000 w dniu 2024-05-16.
Obliczanie zysku Drift

Prognoza ceny Drift

Kiedy jest dobry moment na zakup DRIFT? Czy zalecane jest teraz kupno lub sprzedaż DRIFT?

Podejmując decyzję o kupnie lub sprzedaży DRIFT, należy najpierw rozważyć własną strategię handlową. Różnić się będzie także aktywność handlowa traderów długoterminowych i krótkoterminowych. Analiza techniczna DRIFT Bitget może stanowić punkt odniesienia dla handlu.
Zgodnie z 4-godzinna analiza techniczna DRIFT, sygnałem transakcyjnym jest Neutralna.
Zgodnie z Dzienna analiza techniczna DRIFT, sygnałem transakcyjnym jest Neutralna.
Zgodnie z Tygodniowa analiza techniczna DRIFT, sygnałem transakcyjnym jest Kup.

Jaka będzie cena DRIFT w 2026?

W oparciu o historyczny model przewidywania wyników cenowych DRIFT, przewiduje się, że cena DRIFT osiągnie $1.15 w 2026 roku.

Jaka będzie cena DRIFT w 2031?

Oczekuje się, że w 2031 cena DRIFT zmieni się o +45.00%. Ponadto spodziewa się, że do końca 2031 cena DRIFT osiągnie poziom $2.66, a skumulowany ROI wyniesie +131.21%.

Historia cen Drift (USD)

Cena monety Drift odnotowała +1092.95% w ciągu ostatniego roku. Najwyższa cena monety DRIFT wyrażona w USD w ostatnim roku wyniosła $2.65, a najniższa cena monety DRIFT wyrażona w USD w ostatnim roku wyniosła $0.1000.
CzasZmiana ceny (%)Zmiana ceny (%)Najniższa cenaNajniższa cena {0} w danym okresie.Najwyższa cena Najwyższa cena
24h+3.77%$1.13$1.21
7d-14.09%$1.11$1.47
30d-7.78%$0.8791$1.54
90d+137.69%$0.3822$2.65
1y+1092.95%$0.1000$2.65
Cały okres+1092.95%$0.1000(2024-05-16, 241 dni temu )$2.65(2024-11-09, 64 dni temu )

Informacje rynkowe Drift

Historia kapitalizacji rynkowej Drift

Kapitalizacja rynkowa
$326,578,125.87
+3.77%
W pełni rozwodniona kapitalizacja rynkowa
$1,192,971,196.69
+3.77%
Wolumen (24h)
$30,787,886.36
-32.67%
Rankingi rynkowe
Wskaźnik obrotu
27.00%
Wolumen 24h/Kapitalizacja rynkowa
9.42%
Podaż w obiegu
273,751,900 DRIFT
Całkowita podaż/Maksymalna podaż
1,000,000,000 DRIFT
-- DRIFT
Kup Drift już teraz

Rynek Drift

  • #
  • Para
  • Typ
  • Cena
  • Wolumen 24 godz.
  • Działanie
  • 1
  • DRIFT/USDT
  • Spot
  • 1.1905
  • $9.38M
  • Handluj
  • Posiadane Drift według koncentracji

    Wieloryby
    Inwestorzy
    Sprzedaż detaliczna

    Adresy Drift według czasu posiadania

    Posiadacze
    Cruisers
    Traderzy
    Wykres ceny coinInfo.name(12) na żywo
    loading

    Oceny Drift

    Średnie oceny od społeczności
    4.6
    Oceny 100
    Ta treść została stworzona wyłącznie w celach informacyjnych.

    Jak kupić Drift(DRIFT)

    Utwórz darmowe konto Bitget

    Utwórz darmowe konto Bitget

    Zarejestruj się na Bitget, podając swój adres e-mail/numer telefonu komórkowego i utwórz silne hasło, aby zabezpieczyć swoje konto.
    Zweryfikuj swoje konto

    Zweryfikuj swoje konto

    Zweryfikuj swoją tożsamość, wprowadzając swoje dane osobowe i przesyłając zdjęcie ważnego dokumentu tożsamości.
    Kup Drift (DRIFT)

    Kup Drift (DRIFT)

    Użyj różnych opcji płatności, aby kupić Drift na Bitget. Pokażemy ci, jak to zrobić.

    Handluj bezterminowymi kontraktami futures zabezpieczonymi DRIFT

    Po pomyślnym zarejestrowaniu się na Bitget i zakupie tokenów USDT lub DRIFT, aby zwiększyć swoje dochody, możesz rozpocząć handel derywatami, w tym kontraktami futures DRIFT i handel z dźwignią.

    Bieżąca cena DRIFT wynosi $1.19, a 24-godzinna zmiana ceny wynosi +3.77%. Traderzy mogą czerpać zyski z długich lub krótkich pozycji na kontraktach futures DRIFT.

    Dołącz do copy tradingu DRIFT, obserwując wybitnych traderów.

    Po zarejestrowaniu się na Bitget i pomyślnym zakupie tokenów USDT lub DRIFT, możesz również rozpocząć copy trading, obserwując wybitnych traderów.

    Często zadawane pytania

    Jaka jest obecna cena Drift?

    Bieżąca cena monety Drift wynosi $1.19 za (DRIFT/USD), przy czym bieżąca kapitalizacja rynkowa wynosi $326,578,125.87 USD. Wartość monety Drift podlega częstym wahaniom, ponieważ rynek kryptowalut jest aktywny przez całą dobę. Bieżąca cena monety Drift w czasie rzeczywistym i jej dane historyczne są dostępne na Bitget.

    Czym jest 24-godzinny wolumen obrotu Drift?

    W ciągu ostatnich 24 godzin wolumen obrotu Drift wyniósł $30.79M.

    Jaka jest najwyższa dotychczasowa wartość Drift?

    Najwyższa dotychczasowy cena Drift to $2.65. Ta najwyższa dotychczasowa cena jest najwyższą ceną dla Drift od czasu jego wprowadzenia.

    Czy mogę kupić Drift na Bitget?

    Tak, Drift jest obecnie dostępne na scentralizowanej giełdzie Bitget. Aby uzyskać bardziej szczegółowe instrukcje, zapoznaj się z naszym pomocnym przewodnikiem Jak kupić Drift protocol .

    Czy mogę uzyskać stały dochód z inwestycji w Drift?

    Oczywiście Bitget zapewnia platforma do handlu strategicznego, z inteligentnymi botami handlowymi do automatyzacji transakcji i osiągania zysków.

    Gdzie mogę kupić Drift z najniższą opłatą?

    Z przyjemnością informujemy, że platforma do handlu strategicznego jest już dostępny na giełdzie Bitget. Bitget oferuje wiodące w branży opłaty transakcyjne i głębokość, aby zapewnić inwestorom zyskowne inwestycje.

    Gdzie mogę kupić Drift (DRIFT)?

    Kupuj krypto w aplikacji Bitget
    Zarejestruj się w zaledwie kilka minut, aby kupować krypto kartą kredytową lub przelewem bankowym.
    Download Bitget APP on Google PlayDownload Bitget APP on AppStore
    Handluj na Bitget
    Wpłać swoje kryptowaluty do Bitget i ciesz się wysoką płynnością i niskimi opłatami transakcyjnymi.

    Sekcja wideo — szybka weryfikacja, szybki handel

    play cover
    Jak ukończyć weryfikację tożsamości na Bitget i zabezpieczyć się przed oszustwami?
    1. Zaloguj się na swoje konto Bitget.
    2. Jeśli jesteś nowym użytkownikiem Bitget, obejrzyj nasz przewodnik poświęcony tworzeniu konta.
    3. Najedź kursorem na ikonę swojego profilu, kliknij opcję „Nie zweryfikowano” i wybierz „Zweryfikuj”.
    4. Wybierz kraj lub region wydający dokument tożsamości oraz jego rodzaj, a następnie postępuj zgodnie z instrukcjami.
    5. Wybierz opcję „Weryfikacja mobilna” lub „PC” w zależności od preferencji.
    6. Podaj swoje dane, prześlij kopię dokumentu tożsamości i zrób selfie.
    7. Prześlij swoje zgłoszenie i gotowe — weryfikacja tożsamości zakończona.
    Inwestycje w kryptowaluty, w tym kupowanie Drift online za pośrednictwem Bitget, podlegają ryzyku rynkowemu. Bitget zapewnia łatwe i wygodne sposoby kupowania Drift. Dokładamy wszelkich starań, aby w pełni informować naszych użytkowników o każdej kryptowalucie, którą oferujemy na giełdzie. Nie ponosimy jednak odpowiedzialności za skutki, które mogą wyniknąć z kupna Drift. Ta strona i wszelkie zawarte w niej informacje nie stanowią poparcia dla żadnej konkretnej kryptowaluty.

    Kup

    Handluj

    Earn

    DRIFT
    USD
    1 DRIFT = 1.19 USD
    Bitget oferuje najniższe opłaty transakcyjne spośród wszystkich głównych platform handlowych. Im wyższy poziom VIP, tym korzystniejsze stawki.
    Bitget
    0.1%
    Kraken
    0.26%
    Coinbase
    1.99%

    Bitget Insights

    BGUSER-SX0MCXKN
    BGUSER-SX0MCXKN
    2d.
    Maitland of Al
    The term "Maitland" is not a widely recognized term in the field of Artificial Intelligence (AI). However, I can provide some information on the concept of "maintland" or "maintenance land" in the context of AI. In AI, maintenance land refers to the process of maintaining and updating AI systems to ensure they continue to function effectively and efficiently over time. This can include tasks such as: 1. _Data maintenance_: Ensuring that the data used to train and test AI models is accurate, complete, and up-to-date. 2. _Model maintenance_: Updating AI models to reflect changes in the underlying data or to improve their performance. 3. _Software maintenance_: Ensuring that the software used to deploy and manage AI systems is up-to-date and secure. 4. _Hardware maintenance_: Ensuring that the hardware used to support AI systems is functioning properly and is sufficient to meet the demands of the system. Importance of Maitland in AI The concept of maitland is important in AI because it ensures that AI systems continue to function effectively and efficiently over time. This can help to: 1. _Improve performance_: Regular maintenance can help to improve the performance of AI systems by ensuring that they are using the most up-to-date data and models. 2. _Reduce errors_: Maintenance can help to reduce errors and improve the accuracy of AI systems by ensuring that they are functioning correctly. 3. _Enhance security_: Maintenance can help to enhance the security of AI systems by ensuring that they are protected from cyber threats and that any vulnerabilities are patched. 4. _Increase trust_: Maintenance can help to increase trust in AI systems by ensuring that they are transparent, explainable, and fair. Challenges of Maitland in AI The challenges of maitland in AI include: 1. _Data quality_: Ensuring that the data used to train and test AI models is accurate, complete, and up-to-date can be a challenge. 2. _Model drift_: AI models can drift over time, which can affect their performance and accuracy. 3. _Software updates_: Ensuring that the software used to deploy and manage AI systems is up-to-date and secure can be a challenge. 4. _Hardware maintenance_: Ensuring that the hardware used to support AI systems is functioning properly and is sufficient to meet the demands of the system can be a challenge. Best Practices for Maitland in AI The best practices for maitland in AI include: 1. _Regular maintenance_: Regular maintenance is essential to ensure that AI systems continue to function effectively and efficiently over time. 2. _Data quality checks_: Data quality checks should be performed regularly to ensure that the data used to train and test AI models is accurate, complete, and up-to-date. 3. _Model monitoring_: AI models should be monitored regularly to ensure that they are performing as expected and to detect any drift or degradation. 4. _Software updates_: Software updates should be performed regularly to ensure that the software used to deploy and manage AI systems is up-to-date and secure. 5. _Hardware maintenance_: Hardware maintenance should be performed regularly to ensure that the hardware used to support AI systems is functioning properly and is sufficient to meet the demands of the system.$AL
    AL0.00%
    CYBER0.00%
    Crypto-Paris
    Crypto-Paris
    2024/12/27 14:52
    Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen Deploying 1. Integrieren des Modells in den
    Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen Deploying 1. Integrieren des Modells in den Workflow 2. Bereitstellung der Ergebnisse für Benutzer/Entwickler 3. Konfiguration der Modellumgebung Überwachung 1. *Modellleistung*: Überwachen von Genauigkeit und Leistung 2. *Data-Drift*: Erkennen von Datenveränderungen 3. *Modell-Degradation*: Überwachen der Modellleistung über die Zeit 4. *Benutzerfeedback*: Sammeln von Feedback für Verbesserungen Erfolgskriterien 1. *Modellleistung*: Erforderliche Genauigkeit und Leistung erreicht 2. *Benutzerzufriedenheit*: Benutzer zufrieden mit Ergebnissen 3. *Stabilität*: Modell bleibt stabil und funktioniert ordnungsgemäß Tools für Deploying und Überwachung 1. TensorFlow Serving 2. AWS SageMaker 3. Azure Machine Learning 4. Google Cloud AI Platform 5. Prometheus und Grafana für Überwachung Best Practices 1. Kontinuierliche Integration und -lieferung 2. Automatisierte Tests 3. regelmäßige Überwachung und Analyse 4. Dokumentation und Kommunikation 5. kontinuierliche Verbesserung und Optimierung
    CLOUD0.00%
    DRIFT0.00%
    Kylian-mbappe
    Kylian-mbappe
    2024/12/27 14:25
    Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen Deploying Das Deploying ist der letzte Schr
    Deploying und Überwachung von Machine-Learning-Modellen Deploying Das Deploying ist der letzte Schritt eines Data-Analytics-Projekts. Hier werden die Machine-Learning-Modelle in den tatsächlichen Workflow integriert und die Ergebnisse für Benutzer oder Entwickler zugänglich gemacht. Überwachung Nach dem Deploying wird die Leistung des Modells überwacht, um Veränderungen wie Data-Drift oder Modell-Degradation zu erkennen. Wenn alles ordnungsgemäß funktioniert, kann das Projekt als erfolgreich betrachtet werden. Schritte der Überwachung 1. *Modellleistung*: Überwachen der Modellleistung und -genauigkeit. 2. *Data-Drift*: Erkennen von Veränderungen in den Daten, die das Modell beeinflussen könnten. 3. *Modell-Degradation*: Überwachen der Modellleistung über die Zeit, um Degradation zu erkennen. 4. *Benutzerfeedback*: Sammeln von Feedback von Benutzern, um das Modell zu verbessern. Erfolgskriterien 1. *Modellleistung*: Das Modell erreicht die erforderliche Genauigkeit und Leistung. 2. *Benutzerzufriedenheit*: Die Benutzer sind mit den Ergebnissen des Modells zufrieden. 3. *Stabilität*: Das Modell bleibt stabil und funktioniert ordnungsgemäß über die Zeit.
    DRIFT0.00%
    Sanam_Baloch
    Sanam_Baloch
    2024/12/27 14:07
    The final stage of a data analytics project: deployment and monitoring. This is where the rubber meets the road, and the machine learning models are put into action. During this stage, the analysts integrate the models into the actual workflow, making the outcomes available to users or developers. This is a critical step, as it ensures that the insights and predictions generated by the models are actionable and can drive business decisions. Once the model is deployed, the analysts closely monitor its performance, watching for any changes that could impact its accuracy or effectiveness. This includes: 1. *Data drift*: Changes in the underlying data distribution that could affect the model's performance. 2. *Model degradation*: Decreases in the model's accuracy or performance over time. 3. *Concept drift*: Changes in the underlying relationships between variables that could impact the model's performance. By monitoring the model's performance and addressing any issues that arise, the analysts can ensure that the project remains successful and continues to deliver value to the organization. Some key activities during this stage include: 1. *Model serving*: Deploying the model in a production-ready environment. 2. *Monitoring and logging*: Tracking the model's performance and logging any issues or errors. 3. *Model maintenance*: Updating or retraining the model as needed to maintain its performance. 4. *Feedback loops*: Establishing processes to collect feedback from users or stakeholders and incorporating it into the model's development. By following these steps, analysts can ensure that their data analytics project is not only successful but also sustainable and adaptable to changing business needs.
    DRIFT0.00%
    BGUSER-AEJ9PSGU
    BGUSER-AEJ9PSGU
    2024/12/27 13:58
    Model Deployment and Monitoring
    This is the last stage of a data analytics project. Here, analysts put the machine learning models into the actual workflow and make the outcomes available to users or developers. Once the model is deployed, they observe its performance for changes, like data drift, model degradation, etc. If everything appears operational, the project can be deemed successful.
    DRIFT0.00%

    Powiązane aktywa

    Popularne kryptowaluty
    Wybór 8 najlepszych kryptowalut według kapitalizacji rynkowej.
    Porównywalna kapitalizacja rynkowa
    Spośród wszystkich aktywów Bitget, te 8 pod względem kapitalizacji rynkowej najmniej dzieli od: Drift