Analisi Stagionale Professionale per il Trading

Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF (SPHD)

Analisi della Stagionalità

ETFs 14 Anni Analizzati

Statistiche Annuali di Stagionalità di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF

5.62%
Rendimento Annuale Medio
55.7%
Tasso di Successo Mensile Medio
6/12
Mesi Positivi
14
Anni Analizzati

Performance Stagionale Mensile di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF

Mese Rendimento Medio Tasso di Successo Forza
Gennaio 1.12%
57%
Moderate
Febbraio 0.24%
64%
Moderate
Marzo -0.07%
57%
Weak
Aprile 1.29%
43%
Weak
Maggio -0.03%
62%
Weak
Giugno -0.13%
46%
Weak
Luglio 1.36%
62%
Moderate
Agosto -0.37%
46%
Weak
Settembre PEGGIORE -0.90%
46%
Weak
Ottobre 0.67%
57%
Moderate
Novembre MIGLIORE 2.44%
71%
Strong
Dicembre -0.01%
57%
Weak

Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF 2026 vs Pattern Storico

Posizione Attuale
30.23
Posizione Med. Storica
53.92
Deviazione
-23.69
Performance
Significantly Below Average

Grafico Interattivo di Stagionalità di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF

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Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF Performance Stagionale Storica

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Informazioni sulla Stagionalità di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF (SPHD)

Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF (SPHD) è stato analizzato utilizzando 14 anni di dati storici per identificare i pattern stagionali di trading. Come strumento ETFs, Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF mostra tendenze stagionali distinte che i trader possono utilizzare per temporizzare meglio le proprie entrate e uscite.

Il mese più forte per Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF è storicamente Novembre, con un rendimento medio del 2.44% e un tasso di successo del 71%. Al contrario, Settembre tende ad essere il mese più debole, con un rendimento medio del -0.90%.

Guardando l'intero anno solare, Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF ha un rendimento annuale medio del 5.62% con un tasso di successo mensile complessivo del 55.7%. Su 12 mesi, 6 mostrano tipicamente rendimenti medi positivi.

Il pattern stagionale di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF ha un punteggio di coerenza di 50.2 (Fair), basato su 15 anni di dati. Una coerenza più alta significa che il pattern stagionale è stato più affidabile in diverse condizioni di mercato.

FAQ Stagionalità di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF

Qual è il mese migliore per comprare Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF (SPHD)?

Storicamente, Novembre è stato il mese migliore per Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF, con un rendimento medio del 2.44% e un tasso di successo del 71%. Tuttavia, le performance passate non garantiscono risultati futuri.

Qual è il mese peggiore per Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF (SPHD)?

In base ai dati storici, Settembre è stato il mese più debole per Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF, con un rendimento medio del -0.90%. I trader possono considerare una riduzione dell'esposizione durante questo periodo.

Quanto sono affidabili i dati di stagionalità di SPHD?

L'analisi di stagionalità di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF si basa su 14 anni di dati storici dei prezzi. Sebbene i pattern stagionali possano fornire informazioni utili, devono essere combinati con altre forme di analisi. I pattern passati non garantiscono le performance future.

Come posso utilizzare la stagionalità di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF nel mio trading?

Utilizza la stagionalità di Invesco S&P 500 High Dividend Low Volatility ETF (SPHD) come un fattore nelle tue decisioni di trading. Identifica i mesi storicamente forti e deboli, combina con l'analisi tecnica e la ricerca fondamentale, e usa sempre una gestione del rischio adeguata. SeasOptima offre strumenti premium tra cui grafici interattivi, scansione di pattern e proiezioni di prezzo per un'analisi più approfondita.

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Informazioni statistiche basate su dati storici. Non costituisce consulenza o raccomandazione di investimento. Le performance passate non garantiscono risultati futuri.