Professionelle Saisonale Analyse fur Trading

Acquirers Small and Micro Deep Value ETF (DEEP)

Saisonalitätsanalyse

ETFs 12 Jahre Analysiert

Acquirers Small and Micro Deep Value ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken

5.80%
Ø Jahresrendite
53.7%
Ø Monatliche Gewinnrate
8/12
Positive Monate
12
Jahre Analysiert

Acquirers Small and Micro Deep Value ETF Monatliche Saisonale Performance

Monat Ø Rendite Gewinnrate Stärke
Januar 0.43%
42%
Weak
Februar 0.70%
50%
Weak
Marz SCHLECHTESTE -3.64%
25%
Very Weak
April 1.47%
58%
Moderate
Mai 0.21%
55%
Moderate
Juni 0.26%
55%
Moderate
Juli 3.21%
73%
Very Strong
August 0.10%
45%
Weak
September -0.85%
42%
Weak
Oktober -0.07%
42%
Weak
November BESTE 4.68%
92%
Very Strong
Dezember -0.70%
67%
Weak

Acquirers Small and Micro Deep Value ETF 2026 vs Historisches Muster

Aktuelle Position
95.17
Hist. Durchschn. Position
41.42
Abweichung
+53.75
Performance
Significantly Above Average

Acquirers Small and Micro Deep Value ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart

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Acquirers Small and Micro Deep Value ETF Saisonale Historische Performance

Historische Performance

Historische durchschnittliche Renditen für DEEP

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Über die Saisonalität von Acquirers Small and Micro Deep Value ETF (DEEP)

Acquirers Small and Micro Deep Value ETF (DEEP) wurde anhand von 12 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt Acquirers Small and Micro Deep Value ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.

Der stärkste Monat für Acquirers Small and Micro Deep Value ETF ist historisch gesehen November, mit einer durchschnittlichen Rendite von 4.68% und einer Gewinnrate von 92%. Umgekehrt ist Marz tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -3.64%.

Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat Acquirers Small and Micro Deep Value ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 5.80% bei einer monatlichen Gewinnrate von 53.7%. Von 12 Monaten zeigen 8 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.

Das saisonale Muster von Acquirers Small and Micro Deep Value ETF hat einen Konsistenzwert von 47 (Poor), basierend auf 13 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.

Acquirers Small and Micro Deep Value ETF Saisonalität FAQ

Was ist der beste Monat zum Kauf von Acquirers Small and Micro Deep Value ETF (DEEP)?

Historisch gesehen war November der beste Monat für Acquirers Small and Micro Deep Value ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 4.68% und einer Gewinnrate von 92%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.

Was ist der schlechteste Monat für Acquirers Small and Micro Deep Value ETF (DEEP)?

Basierend auf historischen Daten war Marz der schwächste Monat für Acquirers Small and Micro Deep Value ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -3.64%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.

Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von DEEP?

Die Saisonalitätsanalyse von Acquirers Small and Micro Deep Value ETF basiert auf 12 Jahren historischer Preisdaten. Obwohl saisonale Muster nützliche Einblicke bieten können, sollten sie mit anderen Analyseformen kombiniert werden. Vergangene Muster garantieren keine zukünftige Performance.

Wie kann ich die Saisonalität von Acquirers Small and Micro Deep Value ETF in meinem Trading nutzen?

Nutzen Sie die Saisonalität von Acquirers Small and Micro Deep Value ETF (DEEP) als einen Faktor in Ihren Handelsentscheidungen. Identifizieren Sie historisch starke und schwache Monate, kombinieren Sie mit technischer Analyse und fundamentaler Forschung, und verwenden Sie immer ein angemessenes Risikomanagement. SeasOptima bietet Premium-Tools wie interaktive Charts, Muster-Scanning und Preis-Projektionen für tiefere Analysen.

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Statistische Informationen basierend auf historischen Daten. Stellt keine Anlageberatung oder Empfehlung dar. Vergangene Wertentwicklung garantiert keine zukünftigen Ergebnisse.