Analise Sazonal Profissional para Trading

Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock (MDAI)

Análise de Sazonalidade

Stocks 6 Anos Analisados

Estatísticas Anuais de Sazonalidade de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock

-14.25%
Retorno Anual Médio
50.3%
Taxa de Sucesso Mensal Média
5/12
Meses Positivos
6
Anos Analisados

Desempenho Sazonal Mensal de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock

Mês Retorno Médio Taxa de Sucesso Força
Janeiro -4.96%
60%
Weak
Fevereiro -6.34%
0%
Very Weak
Marco -3.71%
40%
Weak
Abril 4.07%
83%
Very Strong
Maio 4.34%
40%
Weak
Junho MELHOR 12.68%
80%
Very Strong
Julho -4.24%
40%
Weak
Agosto -7.04%
40%
Weak
Setembro PIOR -16.79%
60%
Weak
Outubro 6.74%
60%
Moderate
Novembro 1.66%
60%
Moderate
Dezembro -0.67%
40%
Weak

Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock 2026 vs Padrão Histórico

Posição Atual
93.58
Posição Méd. Histórica
40.22
Desvio
+53.36
Desempenho
Significantly Above Average

Gráfico Interativo de Sazonalidade de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock

Gráfico Interativo de Sazonalidade

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Scanner de Padrões de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock

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Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock Desempenho Sazonal Histórico

Desempenho Histórico

Veja o desempenho histórico sazonal de MDAI baseado em padrões históricos.

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Sobre a Sazonalidade de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock (MDAI)

Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock (MDAI) foi analisado utilizando 6 anos de dados históricos para identificar padrões sazonais de negociação. Como instrumento de Stocks, Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock apresenta tendências sazonais distintas que os traders podem usar para cronometrar suas entradas e saídas de forma mais eficaz.

O mês mais forte para Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock é historicamente Junho, com um retorno médio de 12.68% e uma taxa de sucesso de 80%. Por outro lado, Setembro tende a ser o mês mais fraco, com média de -16.79% de retorno.

Olhando para o ano calendário completo, Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock tem um retorno anual médio de -14.25% com uma taxa de sucesso mensal geral de 50.3%. Dos 12 meses, 5 tipicamente mostram retornos médios positivos.

O padrão sazonal de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock tem uma pontuação de consistência de 54 (Fair), baseada em 6 anos de dados. Maior consistência significa que o padrão sazonal tem sido mais confiável em diferentes condições de mercado.

FAQ Sazonalidade de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock

Qual é o melhor mês para comprar Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock (MDAI)?

Historicamente, Junho tem sido o melhor mês para Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock, com um retorno médio de 12.68% e uma taxa de sucesso de 80%. No entanto, desempenho passado não garante resultados futuros.

Qual é o pior mês para Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock (MDAI)?

Com base em dados históricos, Setembro tem sido o mês mais fraco para Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock, com um retorno médio de -16.79%. Os traders podem considerar reduzir a exposição durante este período.

Quão confiáveis são os dados de sazonalidade de MDAI?

A análise de sazonalidade de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock é baseada em 6 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 Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock nas minhas negociações?

Use a sazonalidade de Spectral AI, Inc. - Class A Common Stock (MDAI) 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.

Mais Análises de Sazonalidade de Stocks

Informações estatísticas baseadas em dados históricos. Não constitui aconselhamento ou recomendação de investimento. O desempenho passado não garante resultados futuros.