Leveraging in-depth analyst evaluations, we have synthesized key insights from expert assessments to present a positive outlook for PRL. Analysts highlight solid fundamentals and favorable market sentiment, suggesting upside potential in the near term. Based on this thorough expert analysis, we maintain an optimistic view of this stock. Our conclusion: PRL is a Buy candidate.
PRL stock price ended at $0.270231 on Çarşamba, after dropping 12.9%
On Aug 19, 2026 00:00, the price of PRL fell by 12.9%, dropping from $0.389964 to $0.270231 with 24h trading volume reaching $8.9M PRL.
PRLTeknik Sinyalleri
Teknik Sinyaller Özeti
Satın Alma Sinyalleri 5
Nötr Sinyaller 0
Satış Sinyalleri 2
Strong Sell
Sell
Neutral
Buy
Strong Buy
PRL, şu anda 5 alış sinyali ve 2 satış sinyali vermektedir. Bu token 12:00 AM'ten beri Yukarı trend durumundadır ve bu dönemde toplam 15.02% fiyat değişimi gerçekleşti. Genel olarak teknik göstergeler orta vadeli olarak Buy görünümünü işaret etmektedir.
PRL için Boğa/Ayı Sinyalleri
Hareketli ortalamalar, RSI, MACD ve işlem hacmi gibi temel göstergeleri analiz ederek PRL için yükseliş ve düşüş sinyalleri üretiyoruz. Bu analizlerle daha bilinçli yatırım kararları verin.
Takip Soruları
Teknik analize göre PRL almalı mıyım?
PRL şu anda 5 al sinyali ve 2 sat sinyali gösteriyor. Hisse senedi Aug 18, 2026以来一直处于 Aşağı yönlü trend içinde, bu dönemdeki toplam fiyat değişimi 15.02%. Genel olarak, teknik gösterge orta vadeli bir Buy görünümüne işaret ediyor.
Perle (PRL)'in RSI'si nedir?
Perle 'in RSI'si 83.66 'dir, bu da aşırı alım durumunu gösterir.
Perle (PRL) MACD
Perle MACD 0.053403 'dir
Önemli İstatistikler
İşlem Hacmi (24 saat)
$8.9M
Dolaşımdaki Arz
175.0M
Piyasa Değeri
$47.2M
Toplam Arz
1.0B
Sahipler
--
Maksimum Arz
1.0B
FDV
$270.1M
Finansman Oranı
0.005%
Oluşturma Tarihi
--
Perle (PRL) nedir?
Perle Labs is a web3-powered AI platform on Solana that connects verified experts with enterprises and research teams to train and improve AI models. Professionals, researchers, and domain specialists earn rewards and build on-chain reputations by completing high-quality data annotation and validation tasks.
Pain points the project addresses includes:
Human Data Bottlenecks: Continuous need for high-volume, high-quality data annotation, evaluation, and RLHF, but existing pipelines lack scalability.
Low-Quality Feedback: Reliance on generic labor pools without domain expertise, leading to noisy signals and degraded AI accuracy.
Lack of Verifiability: Opaque processes without audit trails for contributor performance and quality.