Analisis Estacional Profesional para Trading

Ecofin US Renewables Infrastructure Ord (RNEW)

Análisis de Estacionalidad

Stocks 6 Años Analizados

Estadísticas Anuales de Estacionalidad de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord

-28.68%
Retorno Anual Promedio
33.6%
Tasa de Éxito Mensual Promedio
2/12
Meses Positivos
6
Años Analizados

Rendimiento Estacional Mensual de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord

Mes Retorno Promedio Tasa de Éxito Fuerza
Enero 1.28%
67%
Moderate
Febrero -0.80%
33%
Very Weak
Marzo -4.32%
17%
Very Weak
Abril -2.55%
33%
Very Weak
Mayo -3.05%
20%
Very Weak
Junio -3.60%
0%
Very Weak
Julio -1.29%
40%
Weak
Agosto -0.94%
40%
Weak
Septiembre PEOR -7.14%
40%
Weak
Octubre MEJOR 1.61%
60%
Moderate
Noviembre -3.06%
20%
Very Weak
Diciembre -4.83%
33%
Very Weak

Ecofin US Renewables Infrastructure Ord 2026 vs Patrón Histórico

Posición Actual
0
Posición Prom. Histórica
76.79
Desviación
-76.79
Rendimiento
Significantly Below Average

Gráfico Interactivo de Estacionalidad de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord

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Escáner de Patrones de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord

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Ecofin US Renewables Infrastructure Ord Rendimiento Estacional Histórico

Rendimiento Histórico

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Sobre la Estacionalidad de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord (RNEW)

Ecofin US Renewables Infrastructure Ord (RNEW) ha sido analizado utilizando 6 años de datos históricos para identificar patrones estacionales de trading. Como instrumento de Stocks, Ecofin US Renewables Infrastructure Ord muestra tendencias estacionales distintas que los traders pueden usar para cronometrar sus entradas y salidas de manera más efectiva.

El mes más fuerte para Ecofin US Renewables Infrastructure Ord es históricamente Octubre, con un retorno promedio de 1.61% y una tasa de éxito del 60%. Por el contrario, Septiembre tiende a ser el mes más débil, promediando un retorno de -7.14%.

Mirando el año calendario completo, Ecofin US Renewables Infrastructure Ord tiene un retorno anual promedio de -28.68% con una tasa de éxito mensual general del 33.6%. De 12 meses, 2 típicamente muestran retornos promedio positivos.

El patrón estacional de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord tiene una puntuación de consistencia de 69.8 (Good), basada en 7 años de datos. Mayor consistencia significa que el patrón estacional ha sido más confiable en diferentes condiciones de mercado.

Preguntas Frecuentes sobre Estacionalidad de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord

¿Cuál es el mejor mes para comprar Ecofin US Renewables Infrastructure Ord (RNEW)?

Históricamente, Octubre ha sido el mejor mes para Ecofin US Renewables Infrastructure Ord, con un retorno promedio de 1.61% y una tasa de éxito del 60%. Sin embargo, el rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.

¿Cuál es el peor mes para Ecofin US Renewables Infrastructure Ord (RNEW)?

Basado en datos históricos, Septiembre ha sido el mes más débil para Ecofin US Renewables Infrastructure Ord, con un retorno promedio de -7.14%. Los traders pueden considerar reducir su exposición durante este período.

¿Qué tan confiables son los datos de estacionalidad de RNEW?

El análisis de estacionalidad de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord se basa en 6 años de datos históricos de precios. Aunque los patrones estacionales pueden proporcionar información útil, deben combinarse con otras formas de análisis. Los patrones pasados no garantizan el rendimiento futuro.

¿Cómo puedo usar la estacionalidad de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord en mi trading?

Usa la estacionalidad de Ecofin US Renewables Infrastructure Ord (RNEW) como un factor en tus decisiones de trading. Identifica meses históricamente fuertes y débiles, combina con análisis técnico e investigación fundamental, y siempre usa una gestión de riesgo adecuada. SeasOptima ofrece herramientas premium que incluyen gráficos interactivos, escaneo de patrones y proyecciones de precios para un análisis más profundo.

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Información estadística basada en datos históricos. No constituye asesoramiento ni recomendación de inversión. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.