Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF (DFSU)
Saisonalitätsanalyse
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF Monatliche Saisonale Performance
| Monat | Ø Rendite | Gewinnrate | Stärke |
|---|---|---|---|
| Januar | 3.72% | Very Strong | |
| Februar | -0.41% | Very Weak | |
| Marz SCHLECHTESTE | -1.73% | Weak | |
| April | 0.17% | Weak | |
| Mai | 3.52% | Strong | |
| Juni | 4.22% | Very Strong | |
| Juli | 2.83% | Strong | |
| August | 2.24% | Strong | |
| September | 0.72% | Moderate | |
| Oktober | -0.55% | Weak | |
| November BESTE | 5.54% | Very Strong | |
| Dezember | -1.19% | Weak |
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF 2026 vs Historisches Muster
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF Muster-Scanner
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF Saisonale Historische Performance
Über die Saisonalität von Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF (DFSU)
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF (DFSU) wurde anhand von 4 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.
Der stärkste Monat für Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF ist historisch gesehen November, mit einer durchschnittlichen Rendite von 5.54% und einer Gewinnrate von 100%. Umgekehrt ist Marz tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -1.73%.
Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 19.10% bei einer monatlichen Gewinnrate von 70.1%. Von 12 Monaten zeigen 8 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.
Das saisonale Muster von Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF hat einen Konsistenzwert von 64.1 (Good), basierend auf 5 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.
Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF Saisonalität FAQ
Was ist der beste Monat zum Kauf von Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF (DFSU)?
Historisch gesehen war November der beste Monat für Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 5.54% und einer Gewinnrate von 100%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Was ist der schlechteste Monat für Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF (DFSU)?
Basierend auf historischen Daten war Marz der schwächste Monat für Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -1.73%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.
Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von DFSU?
Die Saisonalitätsanalyse von Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF basiert auf 4 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 Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF in meinem Trading nutzen?
Nutzen Sie die Saisonalität von Dimensional ETF Trust Dimensional US Sustainability Core 1 ETF (DFSU) 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.