Analyse Saisonniere Professionnelle pour le Trading

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF (AZBL)

Analyse de Saisonnalité

ETFs 6 Années Analysées

Statistiques Annuelles de Saisonnalité de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF

7.76%
Rendement Annuel Moyen
64.7%
Taux de Réussite Mensuel Moyen
9/12
Mois Positifs
6
Années Analysées

Performance Saisonnière Mensuelle de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF

Mois Rendement Moyen Taux de Réussite Force
Janvier 0.86%
67%
Moderate
Fevrier 0.00%
50%
Weak
Mars 0.42%
67%
Moderate
Avril 0.00%
50%
Weak
Mai 1.25%
80%
Moderate
Juin 1.45%
80%
Moderate
Juillet 1.32%
100%
Moderate
Aout 0.77%
67%
Moderate
Septembre PIRE -0.72%
33%
Very Weak
Octobre 0.48%
50%
Weak
Novembre MEILLEUR 1.99%
83%
Strong
Decembre -0.07%
50%
Weak

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF 2026 vs Tendance Historique

Position Actuelle
100
Position Moy. Historique
37.02
Écart
+62.98
Performance
Significantly Above Average

Graphique Interactif de Saisonnalité de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF

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AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF Performance Saisonnière Historique

Performance Historique

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À Propos de la Saisonnalité de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF (AZBL)

AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF (AZBL) a été analysé en utilisant 6 ans de données historiques pour identifier les tendances saisonnières de trading. En tant qu'instrument de ETFs, AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF montre des tendances saisonnières distinctes que les traders peuvent utiliser pour mieux chronométrer leurs entrées et sorties.

Le mois le plus fort pour AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF est historiquement Novembre, avec un rendement moyen de 1.99% et un taux de réussite de 83%. À l'inverse, Septembre tend à être le mois le plus faible, avec un rendement moyen de -0.72%.

Sur l'année calendaire complète, AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF a un rendement annuel moyen de 7.76% avec un taux de réussite mensuel global de 64.7%. Sur 12 mois, 9 montrent typiquement des rendements moyens positifs.

Le motif saisonnier de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF a un score de cohérence de 72.5 (Very Good), basé sur 7 ans de données. Une cohérence plus élevée signifie que le motif saisonnier a été plus fiable dans différentes conditions de marché.

FAQ Saisonnalité de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF

Quel est le meilleur mois pour acheter AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF (AZBL) ?

Historiquement, Novembre a été le meilleur mois pour AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF, avec un rendement moyen de 1.99% et un taux de réussite de 83%. Cependant, les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.

Quel est le pire mois pour AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF (AZBL) ?

D'après les données historiques, Septembre a été le mois le plus faible pour AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF, avec un rendement moyen de -0.72%. Les traders peuvent envisager de réduire leur exposition pendant cette période.

Quelle est la fiabilité des données de saisonnalité de AZBL ?

L'analyse de saisonnalité de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF est basée sur 6 ans de données historiques de prix. Bien que les tendances saisonnières puissent fournir des informations utiles, elles doivent être combinées avec d'autres formes d'analyse. Les tendances passées ne garantissent pas les performances futures.

Comment utiliser la saisonnalité de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF dans mon trading ?

Utilisez la saisonnalité de AllianzIM U.S. Large Cap Buffer20 Jul ETF (AZBL) comme un facteur dans vos décisions de trading. Identifiez les mois historiquement forts et faibles, combinez avec l'analyse technique et la recherche fondamentale, et utilisez toujours une gestion des risques appropriée. SeasOptima propose des outils premium incluant des graphiques interactifs, le scan de motifs et des projections de prix pour une analyse approfondie.

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Informations statistiques basées sur des données historiques. Ne constitue pas un conseil ou une recommandation d'investissement. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.