Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF (EVMT)
Saisonalitätsanalyse
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF Monatliche Saisonale Performance
| Monat | Ø Rendite | Gewinnrate | Stärke |
|---|---|---|---|
| Januar BESTE | 1.72% | Strong | |
| Februar | -0.37% | Weak | |
| Marz | 0.13% | Weak | |
| April | 0.72% | Weak | |
| Mai | -3.13% | Weak | |
| Juni SCHLECHTESTE | -5.23% | Weak | |
| Juli | -0.90% | Weak | |
| August | -2.26% | Weak | |
| September | 1.21% | Weak | |
| Oktober | -1.15% | Very Weak | |
| November | 1.70% | Weak | |
| Dezember | -2.60% | Very Weak |
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF 2026 vs Historisches Muster
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF Muster-Scanner
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF Saisonale Historische Performance
Über die Saisonalität von Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF (EVMT)
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF (EVMT) wurde anhand von 5 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.
Der stärkste Monat für Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF ist historisch gesehen Januar, mit einer durchschnittlichen Rendite von 1.72% und einer Gewinnrate von 75%. Umgekehrt ist Juni tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -5.23%.
Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von -10.15% bei einer monatlichen Gewinnrate von 49.2%. Von 12 Monaten zeigen 5 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.
Das saisonale Muster von Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF hat einen Konsistenzwert von 64.7 (Good), basierend auf 5 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.
Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF Saisonalität FAQ
Was ist der beste Monat zum Kauf von Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF (EVMT)?
Historisch gesehen war Januar der beste Monat für Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 1.72% und einer Gewinnrate von 75%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Was ist der schlechteste Monat für Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF (EVMT)?
Basierend auf historischen Daten war Juni der schwächste Monat für Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -5.23%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.
Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von EVMT?
Die Saisonalitätsanalyse von Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 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 Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF in meinem Trading nutzen?
Nutzen Sie die Saisonalität von Invesco Electric Vehicle Metals Commodity Strategy No K-1 ETF (EVMT) 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.