м. Академическая, г. Москва
ул. Профсоюзная, 3, оф. 122
Напишите нам:
Заказать обратный звонок

ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ VK

Стоимость ценных монет 1701 года

Страна
Металл
Номинал
Денежная единица
Год (1)

Редкие и ценные монеты всегда пользовались большим спросом у коллекционеров-нумизматов. Обладателям уникальных экземпляров можно получить немалую прибыль от их продажи, особенно если найти настоящего ценителя монет. Не стоит спешить с продажей в ломбарды, банки, разные магазины и другие профильные заведения, так как предложенная вам цена будет существенно занижена. Лучше доверить ваши монеты проверенным временем серьезным нумизматическим клубам или коллекционерам.

В нумизматическом клубе с почти 100 летней историей «Кадашевский Нумизмат» состоят только истинные ценители редких монет, банкнот и других предметов антиквариата. Специалисты клуба помогут определить реальную стоимость денежных знаков, их редкость и историческую ценность. Предварительную оценку монет можно осуществить, воспользовавшись бесплатным онлайн сервисом, загрузив на сайт несколько качественных фотографий.

Какие монеты можно продать на сайте «скупкамонет.рф»

  • Монеты всех стран мира – в каждой стране существуют монеты, которые определенно заинтересуют того или иного коллекционера
  • Деньги различных исторических периодов – современные, средневековые, античные и др.
  • Отчеканенные из различных металлов – золота, платины, серебра, палладия и любых недрагоценных сплавов
  • Монеты регулярных выпусков, юбилейные, памятные, инвестиционные, с браком и разным чеканом

Окончательная стоимость монет определяется по многим факторам: тиражу, году выпуска, сохранности, разновидности, заинтересованности коллекционеров и т.д. Чтобы узнать точную стоимость монеты необходимо посетить наш клуб, который находиться по адресу г. Москва, ул. Профсоюзная, 3, офис 122. Мы гарантируем быструю безопасную сделку и выплату вознаграждения (до 6 млн рублей сразу) в день обращения. Возникли вопросы – звоните по телефону 8 (985) 626-66-00 или закажите обратный звонок.

click fraud detection