Professionelle Saisonale Analyse fur Trading

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF (AZBO)

Saisonalitätsanalyse

ETFs 6 Jahre Analysiert

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken

7.56%
Ø Jahresrendite
73.1%
Ø Monatliche Gewinnrate
11/12
Positive Monate
6
Jahre Analysiert

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF Monatliche Saisonale Performance

Monat Ø Rendite Gewinnrate Stärke
Januar 0.88%
67%
Moderate
Februar SCHLECHTESTE -0.12%
33%
Very Weak
Marz 0.38%
67%
Moderate
April 0.09%
50%
Weak
Mai 1.11%
100%
Moderate
Juni 0.58%
80%
Moderate
Juli 1.00%
100%
Moderate
August 0.57%
80%
Moderate
September 0.55%
100%
Moderate
Oktober 0.32%
50%
Weak
November BESTE 1.86%
83%
Strong
Dezember 0.33%
67%
Moderate

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF 2026 vs Historisches Muster

Aktuelle Position
100
Hist. Durchschn. Position
34.79
Abweichung
+65.21
Performance
Significantly Above Average

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart

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AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF Saisonale Historische Performance

Historische Performance

Historische durchschnittliche Renditen für AZBO

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Über die Saisonalität von AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF (AZBO)

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF (AZBO) wurde anhand von 6 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.

Der stärkste Monat für AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF ist historisch gesehen November, mit einer durchschnittlichen Rendite von 1.86% und einer Gewinnrate von 83%. Umgekehrt ist Februar tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -0.12%.

Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 7.56% bei einer monatlichen Gewinnrate von 73.1%. Von 12 Monaten zeigen 11 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.

Das saisonale Muster von AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF hat einen Konsistenzwert von 75.7 (Very Good), basierend auf 7 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF Saisonalität FAQ

Was ist der beste Monat zum Kauf von AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF (AZBO)?

Historisch gesehen war November der beste Monat für AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 1.86% und einer Gewinnrate von 83%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.

Was ist der schlechteste Monat für AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF (AZBO)?

Basierend auf historischen Daten war Februar der schwächste Monat für AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -0.12%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.

Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von AZBO?

Die Saisonalitätsanalyse von AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF basiert auf 6 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 AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF in meinem Trading nutzen?

Nutzen Sie die Saisonalität von AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Oct ETF (AZBO) 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.