Professionelle Saisonale Analyse fur Trading

Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) (GXLM)

Saisonalitätsanalyse

Stocks 5 Jahre Analysiert

Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) Jährliche Saisonalitätsstatistiken

158.23%
Ø Jahresrendite
36.7%
Ø Monatliche Gewinnrate
5/12
Positive Monate
5
Jahre Analysiert

Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) Monatliche Saisonale Performance

Monat Ø Rendite Gewinnrate Stärke
Januar 3.70%
40%
Weak
Februar -5.15%
40%
Weak
Marz 41.47%
80%
Very Strong
April SCHLECHTESTE -21.26%
20%
Very Weak
Mai -5.93%
25%
Very Weak
Juni BESTE 133.00%
50%
Weak
Juli 18.94%
75%
Very Strong
August -9.79%
25%
Very Weak
September -0.80%
25%
Very Weak
Oktober -15.94%
0%
Very Weak
November 36.95%
40%
Weak
Dezember -16.95%
20%
Very Weak

Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) 2026 vs Historisches Muster

Aktuelle Position
56.19
Hist. Durchschn. Position
28.2
Abweichung
+28
Performance
Significantly Above Average

Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) Interaktives Saisonalitäts-Chart

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Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) Muster-Scanner

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Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) Saisonale Historische Performance

Historische Performance

Historische durchschnittliche Renditen für GXLM

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Über die Saisonalität von Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) (GXLM)

Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) (GXLM) wurde anhand von 5 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als Stocks-Instrument zeigt Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.

Der stärkste Monat für Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) ist historisch gesehen Juni, mit einer durchschnittlichen Rendite von 133.00% und einer Gewinnrate von 50%. Umgekehrt ist April tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -21.26%.

Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) eine durchschnittliche Jahresrendite von 158.23% bei einer monatlichen Gewinnrate von 36.7%. Von 12 Monaten zeigen 5 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.

Das saisonale Muster von Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) hat einen Konsistenzwert von 56.2 (Fair), basierend auf 6 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.

Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) Saisonalität FAQ

Was ist der beste Monat zum Kauf von Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) (GXLM)?

Historisch gesehen war Juni der beste Monat für Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM), mit einer durchschnittlichen Rendite von 133.00% und einer Gewinnrate von 50%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.

Was ist der schlechteste Monat für Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) (GXLM)?

Basierend auf historischen Daten war April der schwächste Monat für Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM), mit einer durchschnittlichen Rendite von -21.26%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.

Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von GXLM?

Die Saisonalitätsanalyse von Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) 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 Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) in meinem Trading nutzen?

Nutzen Sie die Saisonalität von Grayscale Stellar Lumens Trust (XLM) (GXLM) 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.