First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund (GRID)
Análise de Sazonalidade
Estatísticas Anuais de Sazonalidade de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund
Desempenho Sazonal Mensal de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund
| Mês | Retorno Médio | Taxa de Sucesso | Força |
|---|---|---|---|
| Janeiro | 0.87% | Moderate | |
| Fevereiro | 1.53% | Moderate | |
| Marco | -0.47% | Weak | |
| Abril | 1.94% | Strong | |
| Maio | 0.44% | Moderate | |
| Junho | 0.14% | Weak | |
| Julho MELHOR | 2.79% | Strong | |
| Agosto | -0.44% | Weak | |
| Setembro PIOR | -0.57% | Weak | |
| Outubro | 2.11% | Strong | |
| Novembro | 1.94% | Weak | |
| Dezembro | 1.24% | Moderate |
First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund 2026 vs Padrão Histórico
Gráfico Interativo de Sazonalidade de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund
Scanner de Padrões de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund
First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund Desempenho Sazonal Histórico
Sobre a Sazonalidade de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund (GRID)
First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund (GRID) foi analisado utilizando 17 anos de dados históricos para identificar padrões sazonais de negociação. Como instrumento de ETFs, First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund apresenta tendências sazonais distintas que os traders podem usar para cronometrar suas entradas e saídas de forma mais eficaz.
O mês mais forte para First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund é historicamente Julho, com um retorno médio de 2.79% e uma taxa de sucesso de 75%. Por outro lado, Setembro tende a ser o mês mais fraco, com média de -0.57% de retorno.
Olhando para o ano calendário completo, First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund tem um retorno anual médio de 11.53% com uma taxa de sucesso mensal geral de 60.1%. Dos 12 meses, 9 tipicamente mostram retornos médios positivos.
O padrão sazonal de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund tem uma pontuação de consistência de 42.3 (Poor), baseada em 18 anos de dados. Maior consistência significa que o padrão sazonal tem sido mais confiável em diferentes condições de mercado.
FAQ Sazonalidade de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund
Qual é o melhor mês para comprar First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund (GRID)?
Historicamente, Julho tem sido o melhor mês para First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund, com um retorno médio de 2.79% e uma taxa de sucesso de 75%. No entanto, desempenho passado não garante resultados futuros.
Qual é o pior mês para First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund (GRID)?
Com base em dados históricos, Setembro tem sido o mês mais fraco para First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund, com um retorno médio de -0.57%. Os traders podem considerar reduzir a exposição durante este período.
Quão confiáveis são os dados de sazonalidade de GRID?
A análise de sazonalidade de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund é baseada em 17 anos de dados históricos de preços. Embora os padrões sazonais possam fornecer insights úteis, eles devem ser combinados com outras formas de análise. Padrões passados não garantem desempenho futuro.
Como posso usar a sazonalidade de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund nas minhas negociações?
Use a sazonalidade de First Trust NASDAQ Clean Edge Smart Grid Infrastructure Index Fund (GRID) como um fator nas suas decisões de negociação. Identifique meses historicamente fortes e fracos, combine com análise técnica e pesquisa fundamental, e sempre use gestão de risco adequada. O SeasOptima oferece ferramentas premium incluindo gráficos interativos, varredura de padrões e projeções de preços para uma análise mais aprofundada.