Analisi Stagionale Professionale per il Trading

Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF (ADPV)

Analisi della Stagionalità

ETFs 4 Anni Analizzati

Statistiche Annuali di Stagionalità di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF

22.23%
Rendimento Annuale Medio
60.4%
Tasso di Successo Mensile Medio
9/12
Mesi Positivi
4
Anni Analizzati

Performance Stagionale Mensile di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF

Mese Rendimento Medio Tasso di Successo Forza
Gennaio 3.04%
75%
Very Strong
Febbraio 2.36%
50%
Weak
Marzo PEGGIORE -3.38%
25%
Very Weak
Aprile -2.55%
25%
Very Weak
Maggio 1.81%
33%
Weak
Giugno 5.35%
67%
Strong
Luglio 5.74%
100%
Very Strong
Agosto 3.42%
67%
Strong
Settembre 0.29%
67%
Moderate
Ottobre 0.10%
67%
Moderate
Novembre MIGLIORE 6.07%
100%
Very Strong
Dicembre -0.02%
50%
Weak

Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF 2026 vs Pattern Storico

Posizione Attuale
19.2
Posizione Med. Storica
24.18
Deviazione
-4.98
Performance
On Track

Grafico Interattivo di Stagionalità di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF

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Scanner di Pattern di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF

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Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF Performance Stagionale Storica

Performance Storica

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Informazioni sulla Stagionalità di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF (ADPV)

Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF (ADPV) è stato analizzato utilizzando 4 anni di dati storici per identificare i pattern stagionali di trading. Come strumento ETFs, Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF mostra tendenze stagionali distinte che i trader possono utilizzare per temporizzare meglio le proprie entrate e uscite.

Il mese più forte per Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF è storicamente Novembre, con un rendimento medio del 6.07% e un tasso di successo del 100%. Al contrario, Marzo tende ad essere il mese più debole, con un rendimento medio del -3.38%.

Guardando l'intero anno solare, Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF ha un rendimento annuale medio del 22.23% con un tasso di successo mensile complessivo del 60.4%. Su 12 mesi, 9 mostrano tipicamente rendimenti medi positivi.

Il pattern stagionale di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF ha un punteggio di coerenza di 56.4 (Fair), basato su 5 anni di dati. Una coerenza più alta significa che il pattern stagionale è stato più affidabile in diverse condizioni di mercato.

FAQ Stagionalità di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF

Qual è il mese migliore per comprare Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF (ADPV)?

Storicamente, Novembre è stato il mese migliore per Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF, con un rendimento medio del 6.07% e un tasso di successo del 100%. Tuttavia, le performance passate non garantiscono risultati futuri.

Qual è il mese peggiore per Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF (ADPV)?

In base ai dati storici, Marzo è stato il mese più debole per Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF, con un rendimento medio del -3.38%. I trader possono considerare una riduzione dell'esposizione durante questo periodo.

Quanto sono affidabili i dati di stagionalità di ADPV?

L'analisi di stagionalità di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF si basa su 4 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 Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF nel mio trading?

Utilizza la stagionalità di Series Portfolios Trust Adaptiv Select ETF (ADPV) 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.