$24.490
+0.081 (+0.33%)Al cierre
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PPBI cerró en $24.49 el Friday, tras subir +0.33%
Pacific Premier Bancorp Inc (PPBI) last closed at $24.49, gaining +0.33%. These facts feed the 1-day and 1-week PPBI price prediction above.
Consenso de analistas
Pacific Premier Bancorp Inc (PPBI): 6 comprar, 1 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 Pacific Premier Bancorp Inc (PPBI) combinan patrones gráficos similares, estacionalidad y medias móviles.
Seasonality
Bearish
SMA 20
Bullish
SMA 200
Bullish
Análisis de estacionalidad de PPBI
Historically the probability of a positive September return for PPBI is 0.00%. February offers the highest probability of a positive month at 33.33%, while March 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 PPBI
| Mes | Precio mínimo | Precio medio | Precio máximo | ROI potencial |
|---|---|---|---|---|
| Sep 2026 | $6.25 | $6.97 | $7.34 | -71.52% |
| Oct 2026 | $5.54 | $7.02 | $7.43 | -71.35% |
| Nov 2026 | $6.46 | $8.09 | $8.24 | -66.97% |
| Dec 2026 | $7.53 | $8.09 | $8.63 | -66.97% |
En 2026, se proyecta que Pacific Premier Bancorp Inc (PPBI) oscile entre $5.54 y $8.63.
Previsión mensual de Pacific Premier Bancorp Inc para 2026
En Sep de 2026, se proyecta que Pacific Premier Bancorp Inc promedie $6.97, con un mínimo de $6.25 y un máximo de $7.34.
En Oct de 2026, se proyecta que Pacific Premier Bancorp Inc promedie $7.02, con un mínimo de $5.54 y un máximo de $7.43.
En Nov de 2026, se proyecta que Pacific Premier Bancorp Inc promedie $8.09, con un mínimo de $6.46 y un máximo de $8.24.
En Dec de 2026, se proyecta que Pacific Premier Bancorp Inc promedie $8.09, con un mínimo de $7.53 y un máximo de $8.63.
Esta página es solo para investigación y no constituye asesoramiento de inversión. Los modelos pueden equivocarse. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.