Professionelle Saisonale Analyse fur Trading

First Trust Smith Unconstrained Bond ETF (UCON)

Saisonalitätsanalyse

ETFs 8 Jahre Analysiert

First Trust Smith Unconstrained Bond ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken

0.27%
Ø Jahresrendite
53.9%
Ø Monatliche Gewinnrate
7/12
Positive Monate
8
Jahre Analysiert

First Trust Smith Unconstrained Bond ETF Monatliche Saisonale Performance

Monat Ø Rendite Gewinnrate Stärke
Januar 0.37%
75%
Moderate
Februar -0.51%
38%
Very Weak
Marz SCHLECHTESTE -1.12%
38%
Very Weak
April 0.46%
63%
Moderate
Mai 0.49%
71%
Moderate
Juni 0.07%
63%
Moderate
Juli BESTE 0.72%
75%
Moderate
August -0.03%
50%
Weak
September -0.51%
38%
Very Weak
Oktober -0.51%
25%
Very Weak
November 0.72%
63%
Moderate
Dezember 0.11%
50%
Weak

First Trust Smith Unconstrained Bond ETF 2026 vs Historisches Muster

Aktuelle Position
59.09
Hist. Durchschn. Position
45.49
Abweichung
+13.6
Performance
Significantly Above Average

First Trust Smith Unconstrained Bond ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart

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First Trust Smith Unconstrained Bond ETF Saisonale Historische Performance

Historische Performance

Historische durchschnittliche Renditen für UCON

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Über die Saisonalität von First Trust Smith Unconstrained Bond ETF (UCON)

First Trust Smith Unconstrained Bond ETF (UCON) wurde anhand von 8 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt First Trust Smith Unconstrained Bond ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.

Der stärkste Monat für First Trust Smith Unconstrained Bond ETF ist historisch gesehen Juli, mit einer durchschnittlichen Rendite von 0.72% und einer Gewinnrate von 75%. Umgekehrt ist Marz tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -1.12%.

Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat First Trust Smith Unconstrained Bond ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 0.27% bei einer monatlichen Gewinnrate von 53.9%. Von 12 Monaten zeigen 7 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.

Das saisonale Muster von First Trust Smith Unconstrained Bond ETF hat einen Konsistenzwert von 48 (Poor), basierend auf 9 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.

First Trust Smith Unconstrained Bond ETF Saisonalität FAQ

Was ist der beste Monat zum Kauf von First Trust Smith Unconstrained Bond ETF (UCON)?

Historisch gesehen war Juli der beste Monat für First Trust Smith Unconstrained Bond ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 0.72% und einer Gewinnrate von 75%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.

Was ist der schlechteste Monat für First Trust Smith Unconstrained Bond ETF (UCON)?

Basierend auf historischen Daten war Marz der schwächste Monat für First Trust Smith Unconstrained Bond ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -1.12%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.

Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von UCON?

Die Saisonalitätsanalyse von First Trust Smith Unconstrained Bond ETF basiert auf 8 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 Smith Unconstrained Bond ETF in meinem Trading nutzen?

Nutzen Sie die Saisonalität von First Trust Smith Unconstrained Bond ETF (UCON) 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.