$26.120
+0.324 (+1.24%)Al cierre
Predicciones de precio
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KRG cerró en $26.12 el Tuesday, tras subir +1.24%
Kite Realty Group Trust (KRG) last closed at $26.26, gaining +0.54%. These facts feed the 1-day and 1-week KRG price prediction above.
Consenso de analistas
Kite Realty Group Trust (KRG): 7 comprar, 5 mantener, 0 vender. Perspectiva: 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 Kite Realty Group Trust (KRG) combinan patrones gráficos similares, estacionalidad y medias móviles.
Seasonality
Bullish
SMA 20
Bearish
SMA 200
Bullish
Análisis de estacionalidad de KRG
Historically the probability of a positive September return for KRG is 51.16%. August offers the highest probability of a positive month at 65.62%, while January 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 KRG
| Mes | Precio mínimo | Precio medio | Precio máximo | ROI potencial |
|---|---|---|---|---|
| Sep 2026 | $14.71 | $19.36 | $19.73 | -26.29% |
| Oct 2026 | $21.88 | $25.41 | $30.11 | -3.24% |
| Nov 2026 | $17.60 | $21.00 | $26.12 | -20.01% |
| Dec 2026 | $22.00 | $25.52 | $27.51 | -2.80% |
En 2026, se proyecta que Kite Realty Group Trust (KRG) oscile entre $14.71 y $30.11.
Previsión mensual de Kite Realty Group Trust para 2026
En Sep de 2026, se proyecta que Kite Realty Group Trust promedie $19.36, con un mínimo de $14.71 y un máximo de $19.73.
En Oct de 2026, se proyecta que Kite Realty Group Trust promedie $25.41, con un mínimo de $21.88 y un máximo de $30.11.
En Nov de 2026, se proyecta que Kite Realty Group Trust promedie $21.00, con un mínimo de $17.60 y un máximo de $26.12.
En Dec de 2026, se proyecta que Kite Realty Group Trust promedie $25.52, con un mínimo de $22.00 y un máximo de $27.51.
Esta página es solo para investigación y no constituye asesoramiento de inversión. Los modelos pueden equivocarse. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.