Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF (KNO)
Saisonalitätsanalyse
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF Jährliche Saisonalitätsstatistiken
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF Monatliche Saisonale Performance
| Monat | Ø Rendite | Gewinnrate | Stärke |
|---|---|---|---|
| Januar | 1.78% | Strong | |
| Februar | -0.59% | Weak | |
| Marz | -0.45% | Weak | |
| April | 1.74% | Strong | |
| Mai | 1.64% | Strong | |
| Juni | 0.21% | Weak | |
| Juli | 2.32% | Strong | |
| August | 0.33% | Moderate | |
| September | -0.23% | Weak | |
| Oktober | -0.63% | Weak | |
| November BESTE | 2.76% | Strong | |
| Dezember SCHLECHTESTE | -1.04% | Weak |
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF 2026 vs Historisches Muster
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF Interaktives Saisonalitäts-Chart
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF Muster-Scanner
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF Saisonale Historische Performance
Über die Saisonalität von Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF (KNO)
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF (KNO) wurde anhand von 11 Jahren historischer Daten analysiert, um saisonale Handelsmuster zu identifizieren. Als ETFs-Instrument zeigt Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF ausgeprägte saisonale Tendenzen, die Händler nutzen können, um ihre Ein- und Ausstiege effektiver zu timen.
Der stärkste Monat für Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF ist historisch gesehen November, mit einer durchschnittlichen Rendite von 2.76% und einer Gewinnrate von 73%. Umgekehrt ist Dezember tendenziell der schwächste Monat mit einer durchschnittlichen Rendite von -1.04%.
Über das gesamte Kalenderjahr betrachtet hat Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF eine durchschnittliche Jahresrendite von 7.84% bei einer monatlichen Gewinnrate von 65.3%. Von 12 Monaten zeigen 7 typischerweise positive Durchschnittsrenditen.
Das saisonale Muster von Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF hat einen Konsistenzwert von 53.3 (Fair), basierend auf 12 Jahren Daten. Höhere Konsistenz bedeutet, dass das saisonale Muster unter verschiedenen Marktbedingungen zuverlässiger war.
Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF Saisonalität FAQ
Was ist der beste Monat zum Kauf von Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF (KNO)?
Historisch gesehen war November der beste Monat für Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von 2.76% und einer Gewinnrate von 73%. Vergangene Performance garantiert jedoch keine zukünftigen Ergebnisse.
Was ist der schlechteste Monat für Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF (KNO)?
Basierend auf historischen Daten war Dezember der schwächste Monat für Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF, mit einer durchschnittlichen Rendite von -1.04%. Händler sollten in diesem Zeitraum eine reduzierte Exposition in Betracht ziehen.
Wie zuverlässig sind die Saisonalitätsdaten von KNO?
Die Saisonalitätsanalyse von Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF basiert auf 11 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 Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF in meinem Trading nutzen?
Nutzen Sie die Saisonalität von Investment Managers Series Trust II AXS Knowledge Leaders ETF (KNO) 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.