Analisis Estacional Profesional para Trading

Franklin Systematic Style Premia ETF (FLSP)

Análisis de Estacionalidad

ETFs 7 Años Analizados

Estadísticas Anuales de Estacionalidad de Franklin Systematic Style Premia ETF

0.83%
Retorno Anual Promedio
57.3%
Tasa de Éxito Mensual Promedio
6/12
Meses Positivos
7
Años Analizados

Rendimiento Estacional Mensual de Franklin Systematic Style Premia ETF

Mes Retorno Promedio Tasa de Éxito Fuerza
Enero 0.77%
71%
Moderate
Febrero -0.79%
43%
Weak
Marzo 0.24%
71%
Moderate
Abril -0.48%
57%
Weak
Mayo MEJOR 1.96%
83%
Strong
Junio -0.67%
33%
Very Weak
Julio 0.46%
67%
Moderate
Agosto 1.12%
83%
Moderate
Septiembre 0.49%
33%
Weak
Octubre -0.12%
50%
Weak
Noviembre -0.68%
67%
Weak
Diciembre PEOR -1.47%
29%
Very Weak

Franklin Systematic Style Premia ETF 2026 vs Patrón Histórico

Posición Actual
78.51
Posición Prom. Histórica
46.29
Desviación
+32.21
Rendimiento
Significantly Above Average

Gráfico Interactivo de Estacionalidad de Franklin Systematic Style Premia ETF

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Escáner de Patrones de Franklin Systematic Style Premia ETF

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Franklin Systematic Style Premia ETF Rendimiento Estacional Histórico

Rendimiento Histórico

Ve el rendimiento estacional histórico de FLSP basado en patrones históricos.

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Sobre la Estacionalidad de Franklin Systematic Style Premia ETF (FLSP)

Franklin Systematic Style Premia ETF (FLSP) ha sido analizado utilizando 7 años de datos históricos para identificar patrones estacionales de trading. Como instrumento de ETFs, Franklin Systematic Style Premia ETF muestra tendencias estacionales distintas que los traders pueden usar para cronometrar sus entradas y salidas de manera más efectiva.

El mes más fuerte para Franklin Systematic Style Premia ETF es históricamente Mayo, con un retorno promedio de 1.96% y una tasa de éxito del 83%. Por el contrario, Diciembre tiende a ser el mes más débil, promediando un retorno de -1.47%.

Mirando el año calendario completo, Franklin Systematic Style Premia ETF tiene un retorno anual promedio de 0.83% con una tasa de éxito mensual general del 57.3%. De 12 meses, 6 típicamente muestran retornos promedio positivos.

El patrón estacional de Franklin Systematic Style Premia ETF tiene una puntuación de consistencia de 61.7 (Good), basada en 8 años de datos. Mayor consistencia significa que el patrón estacional ha sido más confiable en diferentes condiciones de mercado.

Preguntas Frecuentes sobre Estacionalidad de Franklin Systematic Style Premia ETF

¿Cuál es el mejor mes para comprar Franklin Systematic Style Premia ETF (FLSP)?

Históricamente, Mayo ha sido el mejor mes para Franklin Systematic Style Premia ETF, con un retorno promedio de 1.96% y una tasa de éxito del 83%. Sin embargo, el rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.

¿Cuál es el peor mes para Franklin Systematic Style Premia ETF (FLSP)?

Basado en datos históricos, Diciembre ha sido el mes más débil para Franklin Systematic Style Premia ETF, con un retorno promedio de -1.47%. Los traders pueden considerar reducir su exposición durante este período.

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

El análisis de estacionalidad de Franklin Systematic Style Premia ETF se basa en 7 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 Franklin Systematic Style Premia ETF en mi trading?

Usa la estacionalidad de Franklin Systematic Style Premia ETF (FLSP) 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.