First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF (FPEI)
Saisonalitätsanalyse
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF Monatliche Saisonale Performance
| Monat | Ø Rendite | Gewinnrate | Stärke |
|---|---|---|---|
| Januar | 0.84% | Moderate | |
| Februar | -0.79% | Weak | |
| Marz SCHLECHTESTE | -3.09% | Very Weak | |
| April | 0.74% | Moderate | |
| Mai | 0.42% | Moderate | |
| Juni | 0.07% | Moderate | |
| Juli BESTE | 1.29% | Moderate | |
| August | 0.31% | Moderate | |
| September | -0.68% | Weak | |
| Oktober | -0.23% | Weak | |
| November | 0.62% | Moderate | |
| Dezember | 0.47% | Moderate |
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF 2026 vs Historisches Muster
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF Muster-Scanner
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF Saisonale Historische Performance
Über die Saisonalität von First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF (FPEI)
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF (FPEI) wurde anhand von 9 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.
Der stärkste Monat für First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF ist historisch gesehen Juli, mit einer durchschnittlichen Rendite von 1.29% und einer Gewinnrate von 88%. Umgekehrt ist Marz tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -3.09%.
Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von -0.05% bei einer monatlichen Gewinnrate von 56.7%. Von 12 Monaten zeigen 8 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.
Das saisonale Muster von First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF hat einen Konsistenzwert von 42.5 (Poor), basierend auf 10 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.
First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF Saisonalität FAQ
Was ist der beste Monat zum Kauf von First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF (FPEI)?
Historisch gesehen war Juli der beste Monat für First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 1.29% und einer Gewinnrate von 88%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Was ist der schlechteste Monat für First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF (FPEI)?
Basierend auf historischen Daten war Marz der schwächste Monat für First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -3.09%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.
Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von FPEI?
Die Saisonalitätsanalyse von First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF basiert auf 9 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 First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF in meinem Trading nutzen?
Nutzen Sie die Saisonalität von First Trust Institutional Preferred Securities and Income ETF (FPEI) 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.