Analyse Saisonniere Professionnelle pour le Trading

iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF (SMLF)

Analyse de Saisonnalité

ETFs 11 Années Analysées

Statistiques Annuelles de Saisonnalité de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF

9.29%
Rendement Annuel Moyen
60.6%
Taux de Réussite Mensuel Moyen
9/12
Mois Positifs
11
Années Analysées

Performance Saisonnière Mensuelle de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF

Mois Rendement Moyen Taux de Réussite Force
Janvier 1.38%
55%
Moderate
Fevrier -0.77%
55%
Weak
Mars PIRE -2.71%
45%
Weak
Avril 1.49%
64%
Moderate
Mai 1.72%
64%
Strong
Juin 0.49%
55%
Moderate
Juillet 3.42%
91%
Very Strong
Aout 0.11%
55%
Moderate
Septembre -0.98%
45%
Weak
Octobre 0.81%
64%
Moderate
Novembre MEILLEUR 4.23%
73%
Very Strong
Decembre 0.09%
64%
Moderate

iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF 2026 vs Tendance Historique

Position Actuelle
100
Position Moy. Historique
39.22
Écart
+60.78
Performance
Significantly Above Average

Graphique Interactif de Saisonnalité de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF

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iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF Performance Saisonnière Historique

Performance Historique

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À Propos de la Saisonnalité de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF (SMLF)

iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF (SMLF) a été analysé en utilisant 11 ans de données historiques pour identifier les tendances saisonnières de trading. En tant qu'instrument de ETFs, iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF montre des tendances saisonnières distinctes que les traders peuvent utiliser pour mieux chronométrer leurs entrées et sorties.

Le mois le plus fort pour iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF est historiquement Novembre, avec un rendement moyen de 4.23% et un taux de réussite de 73%. À l'inverse, Mars tend à être le mois le plus faible, avec un rendement moyen de -2.71%.

Sur l'année calendaire complète, iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF a un rendement annuel moyen de 9.29% avec un taux de réussite mensuel global de 60.6%. Sur 12 mois, 9 montrent typiquement des rendements moyens positifs.

Le motif saisonnier de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF a un score de cohérence de 56.1 (Fair), basé sur 12 ans de données. Une cohérence plus élevée signifie que le motif saisonnier a été plus fiable dans différentes conditions de marché.

FAQ Saisonnalité de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF

Quel est le meilleur mois pour acheter iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF (SMLF) ?

Historiquement, Novembre a été le meilleur mois pour iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF, avec un rendement moyen de 4.23% et un taux de réussite de 73%. Cependant, les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.

Quel est le pire mois pour iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF (SMLF) ?

D'après les données historiques, Mars a été le mois le plus faible pour iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF, avec un rendement moyen de -2.71%. Les traders peuvent envisager de réduire leur exposition pendant cette période.

Quelle est la fiabilité des données de saisonnalité de SMLF ?

L'analyse de saisonnalité de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF est basée sur 11 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 iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF dans mon trading ?

Utilisez la saisonnalité de iShares U.S. Small-Cap Equity Factor ETF (SMLF) 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.