Analyse Saisonniere Professionnelle pour le Trading

Graphene & Solar Technologies Limited (GSTX)

Analyse de Saisonnalité

Stocks 15 Années Analysées

Statistiques Annuelles de Saisonnalité de Graphene & Solar Technologies Limited

12,952.57%
Rendement Annuel Moyen
35.4%
Taux de Réussite Mensuel Moyen
10/12
Mois Positifs
15
Années Analysées

Performance Saisonnière Mensuelle de Graphene & Solar Technologies Limited

Mois Rendement Moyen Taux de Réussite Force
Janvier PIRE -21.74%
27%
Very Weak
Fevrier MEILLEUR 8,315.04%
40%
Weak
Mars 2.75%
27%
Weak
Avril 2.12%
20%
Weak
Mai 3.02%
29%
Weak
Juin -9.66%
21%
Very Weak
Juillet 19.89%
50%
Weak
Aout 864.95%
50%
Weak
Septembre 30.43%
29%
Weak
Octobre 51.41%
43%
Weak
Novembre 326.62%
43%
Weak
Decembre 3,367.74%
47%
Weak

Graphene & Solar Technologies Limited 2026 vs Tendance Historique

Position Actuelle
11.87
Position Moy. Historique
15.95
Écart
-4.08
Performance
On Track

Graphique Interactif de Saisonnalité de Graphene & Solar Technologies Limited

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Scanner de Motifs de Graphene & Solar Technologies Limited

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Graphene & Solar Technologies Limited Performance Saisonnière Historique

Performance Historique

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À Propos de la Saisonnalité de Graphene & Solar Technologies Limited (GSTX)

Graphene & Solar Technologies Limited (GSTX) a été analysé en utilisant 15 ans de données historiques pour identifier les tendances saisonnières de trading. En tant qu'instrument de Stocks, Graphene & Solar Technologies Limited montre des tendances saisonnières distinctes que les traders peuvent utiliser pour mieux chronométrer leurs entrées et sorties.

Le mois le plus fort pour Graphene & Solar Technologies Limited est historiquement Fevrier, avec un rendement moyen de 8,315.04% et un taux de réussite de 40%. À l'inverse, Janvier tend à être le mois le plus faible, avec un rendement moyen de -21.74%.

Sur l'année calendaire complète, Graphene & Solar Technologies Limited a un rendement annuel moyen de 12,952.57% avec un taux de réussite mensuel global de 35.4%. Sur 12 mois, 10 montrent typiquement des rendements moyens positifs.

Le motif saisonnier de Graphene & Solar Technologies Limited a un score de cohérence de 39.1 (Poor), basé sur 16 ans de données. Une cohérence plus élevée signifie que le motif saisonnier a été plus fiable dans différentes conditions de marché.

FAQ Saisonnalité de Graphene & Solar Technologies Limited

Quel est le meilleur mois pour acheter Graphene & Solar Technologies Limited (GSTX) ?

Historiquement, Fevrier a été le meilleur mois pour Graphene & Solar Technologies Limited, avec un rendement moyen de 8,315.04% et un taux de réussite de 40%. Cependant, les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.

Quel est le pire mois pour Graphene & Solar Technologies Limited (GSTX) ?

D'après les données historiques, Janvier a été le mois le plus faible pour Graphene & Solar Technologies Limited, avec un rendement moyen de -21.74%. Les traders peuvent envisager de réduire leur exposition pendant cette période.

Quelle est la fiabilité des données de saisonnalité de GSTX ?

L'analyse de saisonnalité de Graphene & Solar Technologies Limited est basée sur 15 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 Graphene & Solar Technologies Limited dans mon trading ?

Utilisez la saisonnalité de Graphene & Solar Technologies Limited (GSTX) 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.