$2.870
-0.010 (-0.35%)終値時点
価格予想
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類似チャート分析による CIIT の予測・予想
Alphio's CIIT stock price prediction model matches the current Tianci International Inc tape against historical breakout patterns, then publishes 1-day and 1-week targets first. The 1-day print is $2.88 (+0.29%). The 1-week path is $2.87 (-0.16%). Longer windows use the same pattern set plus seasonality; the 1-month and multi-year forecasts sit behind unlock because they include precise min / avg / max bands.
Tianci International Inc 株は買うべき？
Tianci International is not a good buy right now due to its extremely low RSI of 23.271, indicating oversold conditions, and a staggering year-to-date change of -87.34%.
CIIT の株価は Wednesday に $2.87 で引け、その前に下落 -0.35%
Tianci International Inc (CIIT) last closed at $2.87, losing -0.35%. These facts feed the 1-day and 1-week CIIT price prediction above.
予想の要因
Tianci International Inc（CIIT）の予想は、類似したチャートパターン・季節性・移動平均を組み合わせています。
Similar patterns
Bullish
Seasonality
Bearish
SMA 20
Bearish
SMA 200
Bearish
類似チャートパターン
直近の値動きが CIIT に最も近い銘柄を、類似度順に表示します。
CIIT の季節性分析
Historically the probability of a positive September return for CIIT is 45.45%. November offers the highest probability of a positive month at 51.28%, while January is the weakest seasonal window. Alphio blends this calendar with technical signals and similar chart pattern matching before it writes the forecast.
CIIT の10年価格予想
| 月 | 最低価格 | 平均価格 | 最高価格 | 想定 ROI |
|---|---|---|---|---|
| Sep 2026 | $1.10 | $1.12 | $1.29 | -60.82% |
| Oct 2026 | $1.17 | $1.25 | $1.43 | -56.46% |
| Nov 2026 | $1.14 | $1.27 | $1.41 | -55.82% |
| Dec 2026 | $0.97 | $1.05 | $1.08 | -63.56% |
2026年、Tianci International Inc（CIIT）は $0.97 から $1.43 のレンジになると予想されます。
Tianci International Inc の 2026年 月次予想
2026年Sep、Tianci International Inc の平均は $1.12、安値 $1.10、高値 $1.29 と予想されます。
2026年Oct、Tianci International Inc の平均は $1.25、安値 $1.17、高値 $1.43 と予想されます。
2026年Nov、Tianci International Inc の平均は $1.27、安値 $1.14、高値 $1.41 と予想されます。
2026年Dec、Tianci International Inc の平均は $1.05、安値 $0.97、高値 $1.08 と予想されます。
本ページは調査目的であり、投資助言ではありません。モデルは誤ることがあります。過去の実績は将来の成果を保証しません。