First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF (ROBT)
Saisonalitätsanalyse
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF Monatliche Saisonale Performance
| Monat | Ø Rendite | Gewinnrate | Stärke |
|---|---|---|---|
| Januar | 3.15% | Strong | |
| Februar | -1.75% | Very Weak | |
| Marz SCHLECHTESTE | -3.99% | Very Weak | |
| April | 1.03% | Moderate | |
| Mai | 3.44% | Very Strong | |
| Juni | 1.58% | Strong | |
| Juli | 2.60% | Strong | |
| August | 1.21% | Moderate | |
| September | -1.74% | Very Weak | |
| Oktober | -0.84% | Weak | |
| November BESTE | 4.66% | Strong | |
| Dezember | -0.69% | Weak |
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF 2026 vs Historisches Muster
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF Muster-Scanner
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF Saisonale Historische Performance
Über die Saisonalität von First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF (ROBT)
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF (ROBT) wurde anhand von 9 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.
Der stärkste Monat für First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF ist historisch gesehen November, mit einer durchschnittlichen Rendite von 4.66% und einer Gewinnrate von 63%. Umgekehrt ist Marz tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -3.99%.
Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 8.65% bei einer monatlichen Gewinnrate von 56.4%. Von 12 Monaten zeigen 7 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.
Das saisonale Muster von First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF hat einen Konsistenzwert von 56.2 (Fair), basierend auf 9 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.
First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF Saisonalität FAQ
Was ist der beste Monat zum Kauf von First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF (ROBT)?
Historisch gesehen war November der beste Monat für First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 4.66% und einer Gewinnrate von 63%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Was ist der schlechteste Monat für First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF (ROBT)?
Basierend auf historischen Daten war Marz der schwächste Monat für First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -3.99%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.
Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von ROBT?
Die Saisonalitätsanalyse von First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics 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 Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF in meinem Trading nutzen?
Nutzen Sie die Saisonalität von First Trust Nasdaq Artificial Intelligence and Robotics ETF (ROBT) 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.