Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF (RAYE)
Analyse de Saisonnalité
Statistiques Annuelles de Saisonnalité de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF
Performance Saisonnière Mensuelle de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF
| Mois | Rendement Moyen | Taux de Réussite | Force |
|---|---|---|---|
| Janvier | 1.27% | Moderate | |
| Fevrier | -0.96% | Weak | |
| Mars | -2.52% | Very Weak | |
| Avril | 1.20% | Moderate | |
| Mai | 2.34% | Strong | |
| Juin MEILLEUR | 3.13% | Very Strong | |
| Juillet | 2.15% | Strong | |
| Aout | 1.17% | Weak | |
| Septembre | -0.99% | Weak | |
| Octobre | -1.79% | Very Weak | |
| Novembre | 2.92% | Weak | |
| Decembre PIRE | -2.56% | Weak |
Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF 2026 vs Tendance Historique
Graphique Interactif de Saisonnalité de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF
Scanner de Motifs de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF
Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF Performance Saisonnière Historique
À Propos de la Saisonnalité de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF (RAYE)
Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF (RAYE) a été analysé en utilisant 5 ans de données historiques pour identifier les tendances saisonnières de trading. En tant qu'instrument de ETFs, Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF montre des tendances saisonnières distinctes que les traders peuvent utiliser pour mieux chronométrer leurs entrées et sorties.
Le mois le plus fort pour Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF est historiquement Juin, avec un rendement moyen de 3.13% et un taux de réussite de 75%. À l'inverse, Decembre tend à être le mois le plus faible, avec un rendement moyen de -2.56%.
Sur l'année calendaire complète, Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF a un rendement annuel moyen de 5.36% avec un taux de réussite mensuel global de 53.8%. Sur 12 mois, 7 montrent typiquement des rendements moyens positifs.
Le motif saisonnier de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF a un score de cohérence de 57.8 (Fair), basé sur 6 ans de données. Une cohérence plus élevée signifie que le motif saisonnier a été plus fiable dans différentes conditions de marché.
FAQ Saisonnalité de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF
Quel est le meilleur mois pour acheter Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF (RAYE) ?
Historiquement, Juin a été le meilleur mois pour Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF, avec un rendement moyen de 3.13% et un taux de réussite de 75%. Cependant, les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.
Quel est le pire mois pour Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF (RAYE) ?
D'après les données historiques, Decembre a été le mois le plus faible pour Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF, avec un rendement moyen de -2.56%. Les traders peuvent envisager de réduire leur exposition pendant cette période.
Quelle est la fiabilité des données de saisonnalité de RAYE ?
L'analyse de saisonnalité de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF est basée sur 5 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 Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF dans mon trading ?
Utilisez la saisonnalité de Rayliant Quantamental Emerging Market ex-China Equity ETF (RAYE) 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.