First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF (CRPT)
Saisonalitätsanalyse
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF Monatliche Saisonale Performance
| Monat | Ø Rendite | Gewinnrate | Stärke |
|---|---|---|---|
| Januar | -0.92% | Weak | |
| Februar | 2.06% | Weak | |
| Marz | 2.72% | Moderate | |
| April | -3.53% | Weak | |
| Mai | 4.45% | Very Strong | |
| Juni | 2.71% | Strong | |
| Juli BESTE | 15.74% | Very Strong | |
| August SCHLECHTESTE | -10.77% | Very Weak | |
| September | 0.05% | Weak | |
| Oktober | 7.72% | Very Strong | |
| November | 5.83% | Weak | |
| Dezember | -7.41% | Very Weak |
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF 2026 vs Historisches Muster
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF Muster-Scanner
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF Saisonale Historische Performance
Über die Saisonalität von First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF (CRPT)
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF (CRPT) wurde anhand von 5 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.
Der stärkste Monat für First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF ist historisch gesehen Juli, mit einer durchschnittlichen Rendite von 15.74% und einer Gewinnrate von 75%. Umgekehrt ist August tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -10.77%.
Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 18.64% bei einer monatlichen Gewinnrate von 50.4%. Von 12 Monaten zeigen 8 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.
Das saisonale Muster von First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF hat einen Konsistenzwert von 49.7 (Poor), basierend auf 6 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.
First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF Saisonalität FAQ
Was ist der beste Monat zum Kauf von First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF (CRPT)?
Historisch gesehen war Juli der beste Monat für First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 15.74% und einer Gewinnrate von 75%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Was ist der schlechteste Monat für First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF (CRPT)?
Basierend auf historischen Daten war August der schwächste Monat für First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -10.77%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.
Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von CRPT?
Die Saisonalitätsanalyse von First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF basiert auf 5 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 SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF in meinem Trading nutzen?
Nutzen Sie die Saisonalität von First Trust SkyBridge Crypto Industry and Digital Economy ETF (CRPT) 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.