$16.000
-0.050 (-0.31%)Al cierre
Predicciones de precio
Ábrelo en la app para desbloquear previsiones a más largo plazo.
IIIV cerró en $16.00 el Tuesday, tras bajar -0.31%
I3 Verticals Inc (IIIV) last closed at $16, losing -0.31%. These facts feed the 1-day and 1-week IIIV price prediction above.
Consenso de analistas
I3 Verticals Inc (IIIV): 3 comprar, 0 mantener, 0 vender. Perspectiva: Strong Buy.
Sell / Buy
Technical signals summary based on buy and sell indicators. The gauge shows the overall market view.
Factores de la previsión
Los factores de la previsión de I3 Verticals Inc (IIIV) combinan patrones gráficos similares, estacionalidad y medias móviles.
Seasonality
Bullish
SMA 20
Bearish
SMA 200
Bearish
Análisis de estacionalidad de IIIV
Historically the probability of a positive September return for IIIV is 95.24%. October offers the highest probability of a positive month at 100.00%, while June is the weakest seasonal window. Alphio blends this calendar with technical signals and similar chart pattern matching before it writes the forecast.
Proyecciones de precio a 10 años de IIIV
| Mes | Precio mínimo | Precio medio | Precio máximo | ROI potencial |
|---|---|---|---|---|
| Sep 2026 | $10.47 | $15.93 | $16.46 | -0.42% |
| Oct 2026 | $16.20 | $17.18 | $20.91 | +7.36% |
| Nov 2026 | $13.16 | $15.51 | $16.30 | -3.07% |
| Dec 2026 | $15.39 | $15.51 | $20.44 | -3.07% |
En 2026, se proyecta que I3 Verticals Inc (IIIV) oscile entre $10.47 y $20.91.
Previsión mensual de I3 Verticals Inc para 2026
En Sep de 2026, se proyecta que I3 Verticals Inc promedie $15.93, con un mínimo de $10.47 y un máximo de $16.46.
En Oct de 2026, se proyecta que I3 Verticals Inc promedie $17.18, con un mínimo de $16.20 y un máximo de $20.91.
En Nov de 2026, se proyecta que I3 Verticals Inc promedie $15.51, con un mínimo de $13.16 y un máximo de $16.30.
En Dec de 2026, se proyecta que I3 Verticals Inc promedie $15.51, con un mínimo de $15.39 y un máximo de $20.44.
Esta página es solo para investigación y no constituye asesoramiento de inversión. Los modelos pueden equivocarse. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.