GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF (COMB)
Saisonalitätsanalyse
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF Monatliche Saisonale Performance
| Monat | Ø Rendite | Gewinnrate | Stärke |
|---|---|---|---|
| Januar BESTE | 2.90% | Strong | |
| Februar | 0.67% | Weak | |
| Marz | 0.11% | Moderate | |
| April | 1.01% | Moderate | |
| Mai | 0.43% | Moderate | |
| Juni | -0.96% | Weak | |
| Juli | 1.54% | Moderate | |
| August | 1.19% | Moderate | |
| September | 0.40% | Moderate | |
| Oktober | 0.86% | Moderate | |
| November | -0.66% | Weak | |
| Dezember SCHLECHTESTE | -5.45% | Very Weak |
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF 2026 vs Historisches Muster
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF Muster-Scanner
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF Saisonale Historische Performance
Über die Saisonalität von GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF (COMB)
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF (COMB) wurde anhand von 9 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.
Der stärkste Monat für GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF ist historisch gesehen Januar, mit einer durchschnittlichen Rendite von 2.90% und einer Gewinnrate von 89%. Umgekehrt ist Dezember tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -5.45%.
Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 2.06% bei einer monatlichen Gewinnrate von 58.6%. Von 12 Monaten zeigen 9 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.
Das saisonale Muster von GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF hat einen Konsistenzwert von 51.7 (Fair), basierend auf 10 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.
GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF Saisonalität FAQ
Was ist der beste Monat zum Kauf von GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF (COMB)?
Historisch gesehen war Januar der beste Monat für GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 2.90% und einer Gewinnrate von 89%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Was ist der schlechteste Monat für GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF (COMB)?
Basierend auf historischen Daten war Dezember der schwächste Monat für GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -5.45%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.
Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von COMB?
Die Saisonalitätsanalyse von GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 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 GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF in meinem Trading nutzen?
Nutzen Sie die Saisonalität von GraniteShares Bloomberg Commodity Broad Strategy No K-1 ETF (COMB) 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.