
2026 Women’s US Open Winner (Tennis)
Kernzusammenfassung
Laut den neuesten Prognosemarktdaten zur Frage „2026 Women’s US Open Winner (Tennis)“ haben die Händler einen starken Konsens gebildet.
Derzeit dominiert Aryna Sabalenka den Markt mit einer überwältigenden Gewinnwahrscheinlichkeit von 25,5%. Elena Rybakina folgt auf dem zweiten Platz mit 11,4%, während Coco Gauff mit 5,7% auf dem dritten Platz liegt. Das Wettvolumen dieses Marktes hat bereits $9,8M erreicht, was auf großes Interesse hindeutet.
Aufschlüsselung der Wettbewerbsstufen
Um besser einzuschätzen, wo jedes mögliche Ergebnis steht, lässt sich der Markt anhand der impliziten Wahrscheinlichkeit und der Kontraktpreise in drei Handelsstufen unterteilen:
🥇 Stufe 1: Der dominante Spitzenreiter
- Aryna Sabalenka (25,5%): Mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird Aryna Sabalenka vom Orderbuch stark favorisiert. Wer auf dieses Ergebnis setzen will, sieht sich einem „Buy Yes“-Kontraktpreis von 26¢ gegenüber – ein Zeichen hoher Marktüberzeugung. Allein dieser Kontrakt hat $183.4K Volumen erzeugt.
🥈 Stufe 2: Die wichtigsten Herausforderer
- Elena Rybakina (11,4%): Als tragfähigste Alternative hält Elena Rybakina eine Wahrscheinlichkeit von 11,4%, einzutreten. Seine „Buy Yes“-Anteile werden derzeit zu 11¢ gehandelt.
- Coco Gauff (5,7%): Auf dem dritten Platz mit 5,7% Wahrscheinlichkeit zeigt der Markt eine maßvolle Skepsis gegenüber Coco Gauff und behandelt es als Außenseiter, sofern sich die Dynamik nicht ändert.
🥉 Stufe 3: Die Long-Tail-Optionen (zusammen ~57,4%)
Über die Top-3 hinaus wird ein breites Feld an Makrovariablen und Außenseiter-Ergebnissen verfolgt. Auch wenn ihre Einzelwahrscheinlichkeiten niedrig sind, bilden sie wichtige Absicherungen für spekulative Händler:
- Alternative Optionen: Dazu gehören Mirra Andreeva (4,7%), Amanda Anisimova (4,4%) und Elina Svitolina (2,9%).
- Spekulatives Volumen: Trotz geringer statistischer Wahrscheinlichkeit ziehen bestimmte Long-Tail-Kontrakte wie Jessica Pegula weiterhin nennenswertes Interesse an.
Umfassendes Orderbuch- & Preis-Dashboard
Die folgende Tabelle zeigt die vollständige Aufschlüsselung von Kontraktpreisen, Wahrscheinlichkeiten und Markttiefe für alle gelisteten Ergebnisse dieses Prognose-Pools:
| Rang | Vorhergesagtes Ergebnis | Gewinnwahrscheinlichkeit | Handelsvolumen | Yes kaufen (Kosten) | No kaufen (Kosten) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Aryna Sabalenka | 25.5% | $183.4K | 26¢ | 75¢ |
| 2 | Elena Rybakina | 11.3% | $355.0K | 11¢ | 89¢ |
| 3 | Coco Gauff | 5.7% | $186.8K | 6¢ | 94¢ |
| 4 | Mirra Andreeva | 4.7% | $200.7K | 5¢ | 95¢ |
| 5 | Amanda Anisimova | 4.3% | — | 4¢ | 96¢ |
| 6 | Elina Svitolina | 2.9% | — | 3¢ | 97¢ |
| 7 | Jessica Pegula | 2.3% | $218.7K | 2¢ | 98¢ |
| 8 | Diana Shnaider | 1.8% | — | 2¢ | 98¢ |
| 9 | Madison Keys | 1.7% | — | 2¢ | 98¢ |
| 10 | Karolina Muchova | 1.7% | — | 2¢ | 98¢ |
| 11 | Naomi Osaka | 1.6% | — | 2¢ | 98¢ |
| 12 | Victoria Mboko | 1.3% | — | 1¢ | 99¢ |
| 13 | Qinwen Zheng | 0.9% | $426.4K | 1¢ | 99¢ |
| 14 | Emma Navarro | 0.9% | $152.7K | 1¢ | 99¢ |
| 15 | Marie Bouzkova | 0.9% | — | 1¢ | 99¢ |
| 16 | Anastasia Potapova | 0.9% | — | 1¢ | 99¢ |
| 17 | Alexandra Eala | 0.9% | — | 1¢ | 99¢ |
| 18 | Linda Noskova | 0.8% | $121.2K | 1¢ | 99¢ |
| 19 | Jelena Ostapenko | 0.8% | — | 1¢ | 99¢ |
| 20 | Clara Tauson | 0.7% | — | 1¢ | 99¢ |
| 21 | Belinda Bencic | 0.7% | — | 1¢ | 99¢ |
| 22 | Elise Mertens | 0.6% | — | 1¢ | 99¢ |
| 23 | Barbora Krejcikova | 0.5% | — | 1¢ | 99¢ |
| 24 | Jasmine Paolini | 0.5% | — | 1¢ | 100¢ |
| 25 | Ashlyn Krueger | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 26 | Marketa Vondrousova | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 27 | Emma Raducanu | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 28 | Tereza Valentova | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 29 | Donna Vekic | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 30 | Ekaterina Alexandrova | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 31 | Daria Kasatkina | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 32 | Liudmila Samsonova | 0.4% | — | 0¢ | 100¢ |
| 33 | Dayana Yastremska | 0.3% | — | 0¢ | 100¢ |
| 34 | Paula Badosa | 0.3% | — | 0¢ | 100¢ |
| 35 | Maya Joint | 0.3% | — | 0¢ | 100¢ |
| 36 | Beatriz Haddad Maia | 0.3% | — | 0¢ | 100¢ |
| 37 | Sofia Kenin | 0.2% | — | 0¢ | 100¢ |
| 38 | Katie Boulter | 0.2% | — | 0¢ | 100¢ |
| 39 | Xiyu Wang | 0.1% | — | 0¢ | 100¢ |
Abrechnungsregeln
The 2026 U.S. Open tennis tournament is scheduled for August 23 - September 13, 2026.
This market will resolve to the player that wins the 2026 U.S. Open Women’s Singles Tournament.
If at any point it becomes impossible for a listed player to win the 2026 U.S. Open Women’s Singles Tournament per the rules of the tournament, the corresponding market will resolve to “No”.
If the 2026 U.S. Open Women’s Singles Tournament is cancelled, postponed after October 31, 2026, or there is otherwise no winner declared within that timeframe, this market will resolve to “Other”.
The primary resolution source will be official information from the U.S. Open (https://www.usopen.org/index.html); however, a consensus of credible reporting may also be used.
KI-Bewertungsanalyse: Fehlbewertungen & EV-Lücken finden
Während menschlicher Konsens und spekulatives Volumen den breiteren Prognosemarkt prägen, bieten unsere quantitativen Algorithmen eine datengetriebene Gegenperspektive. Durch Analyse fundamentaler Signale, zugrunde liegender Trends und historischer Verteilungen berechnet unser KI-Bewertungsmodell für jedes Ergebnis eine unabhängige „Fair-Value“-Wahrscheinlichkeit.
Der Vergleich dieses Fair Value mit dem aktuellen Marktwert deckt große Abweichungen auf – die sogenannte Erwartungswert-(EV-)Lücke. Kontrakte mit positiver EV-Lücke sind statistisch unterbewertete Ergebnisse, während eine negative EV-Lücke auf eine mögliche Marktüberreaktion hinweist.
Top-KI-Alpha & fehlbepreiste Arbitrage-Chancen
Auf Basis des jüngsten Datenmodell-Laufs fallen mehrere Schlüsselkontrakte mit deutlichen Abweichungen auf:
- Das am stärksten überbewertete Ergebnis: Aryna Sabalenka wird derzeit zu 25,5% gehandelt, doch unsere KI setzt den Fair Value bei nur 21,8% an. Das erzeugt eine große negative EV-Lücke von -3,7% und deutet darauf hin, dass die Masse dieses Ergebnis überbewertet.
- Der beste Value-Play (höchster EV): Unser Modell identifiziert Belinda Bencic als die attraktivste Value-Chance auf dem Board. Während der Markt ihm nur eine Handelswahrscheinlichkeit von 0,7% zuweist, liegt die Fair-Value-Einschätzung unserer KI bei 27,9% – eine beeindruckende EV-Lücke von +27,2%.
- Unbeachtete Außenseiter: Weitere bemerkenswerte Abweichungen sind Barbora Krejcikova (EV-Lücke: +24,8%) und Diana Shnaider (EV-Lücke: +23,8%). Diese Long-Tail-Chancen werden von den Orderbüchern trotz stärkerer statistischer Untermauerung deutlich abgewertet.
| Market | Trade Value | Fair Value | EV Gap |
|---|---|---|---|
| Aryna Sabalenka | 25.5% | 21.8% | -3.7% |
| Elena Rybakina | 11.3% | 17.9% | +6.6% |
| Coco Gauff | 5.7% | 8.3% | +2.6% |
| Mirra Andreeva | 4.7% | 8.5% | +3.8% |
| Amanda Anisimova | 4.3% | 8.1% | +3.7% |
| Elina Svitolina | 2.9% | 11.3% | +8.4% |
| Jessica Pegula | 2.3% | 3.5% | +1.2% |
| Diana Shnaider | 1.8% | 25.5% | +23.8% |
| Madison Keys | 1.7% | 13.2% | +11.5% |
| Karolina Muchova | 1.7% | 16.1% | +14.4% |
| Naomi Osaka | 1.6% | 12.7% | +11.1% |
| Victoria Mboko | 1.3% | 18.6% | +17.3% |
| Qinwen Zheng | 0.9% | 11.0% | +10.0% |
| Emma Navarro | 0.9% | 7.7% | +6.8% |
| Marie Bouzkova | 0.9% | 11.1% | +10.2% |
| Anastasia Potapova | 0.9% | 12.4% | +11.5% |
| Alexandra Eala | 0.9% | 8.8% | +7.9% |
| Linda Noskova | 0.8% | 7.2% | +6.4% |
| Jelena Ostapenko | 0.8% | 5.2% | +4.4% |
| Clara Tauson | 0.7% | 22.4% | +21.7% |
| Belinda BencicBest EV | 0.7% | 27.9% | +27.2% |
| Elise Mertens | 0.6% | 15.7% | +15.1% |
| Barbora Krejcikova | 0.5% | 25.3% | +24.8% |
| Jasmine Paolini | 0.5% | 15.5% | +15.0% |
| Ashlyn Krueger | 0.4% | 8.9% | +8.5% |
| Marketa Vondrousova | 0.4% | 5.8% | +5.4% |
| Emma Raducanu | 0.4% | 3.3% | +2.9% |
| Tereza Valentova | 0.4% | 13.4% | +13.0% |
| Donna Vekic | 0.4% | 9.7% | +9.3% |
| Ekaterina Alexandrova | 0.4% | 11.2% | +10.8% |
| Daria Kasatkina | 0.4% | 4.7% | +4.4% |
| Liudmila Samsonova | 0.4% | 13.9% | +13.5% |
| Dayana Yastremska | 0.3% | 7.7% | +7.4% |
| Paula Badosa | 0.3% | 11.4% | +11.1% |
| Maya Joint | 0.3% | 0.2% | -0.1% |
| Beatriz Haddad Maia | 0.3% | 5.9% | +5.6% |
| Sofia Kenin | 0.2% | 0.0% | -0.2% |
| Katie Boulter | 0.2% | 2.2% | +2.0% |
| Xiyu Wang | 0.1% | 7.7% | +7.6% |
Handelsaktivitäten
Hier sind die Handelsaktivitäten für dieses Event.
Sep 8, 2026
- 07:24 AMWAwaitaaa$50.13
Sold 455.75 Yes for Will Jessica Pegula win the 2026 Women’s US Open? at 0.11
- 07:23 AMGLGlome$11.11
Bought 14.240101 No for Will Coco Gauff win the 2026 Women’s US Open? at 0.78
- 07:23 AMPPPPMT$2.99
Sold 24.9 Yes for Will Jessica Pegula win the 2026 Women’s US Open? at 0.12
- 07:09 AMHAhaveryth$25.44
Bought 127.208122 Yes for Will Elena Rybakina win the 2026 Women’s US Open? at 0.2
- 07:09 AMHAhaveryth$24.48
Bought 111.288889 Yes for Will Coco Gauff win the 2026 Women’s US Open? at 0.22
- 07:06 AMMOmoriahmacejkovic43$1.11
Bought 1.139615 No for Will Qinwen Zheng win the 2026 Women’s US Open? at 0.97
- 06:58 AMSHshyqa000$8.00
Sold 100 Yes for Will Mirra Andreeva win the 2026 Women’s US Open? at 0.08
- 06:56 AMYIyixinh$1.17
Bought 29.16 Yes for Will Qinwen Zheng win the 2026 Women’s US Open? at 0.04
- 06:53 AMANAndreiTsarkov$48.78
Bought 243.90244 Yes for Will Elena Rybakina win the 2026 Women’s US Open? at 0.2
- 06:51 AMTItimonlini1$2.35
Sold 8.69 Yes for Will Aryna Sabalenka win the 2026 Women’s US Open? at 0.27
- 06:41 AMZZzzqq35$618.32
Sold 7728.97 Yes for Will Mirra Andreeva win the 2026 Women’s US Open? at 0.08
- 06:40 AMZZzzqq35$356.62
Sold 8915.48 Yes for Will Linda Noskova win the 2026 Women’s US Open? at 0.04
Wal-Wallets, die auf dieses Event wetten
Häufig gestellte Fragen
Wie lautet der aktuelle Marktkonsens zu „2026 Women’s US Open Winner (Tennis)“?
Zum letzten Stand führt Aryna Sabalenka mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 25,5%, gefolgt von Elena Rybakina mit 11,4% und Coco Gauff mit 5,7%. Das Gesamthandelsvolumen erreicht $9,8M, was hohe Liquidität und Beteiligung signalisiert.
Wie unterscheidet sich der KI-Fair-Value vom Live-Marktwert?
Der Live-Marktwert spiegelt öffentliche Stimmung, Orderbuch-Momentum und spekulatives Kapital wider. Unser KI-Fair-Value wird unabhängig mit quantitativen Modellen berechnet, die den Hype ausblenden und sich auf die zugrunde liegenden Daten konzentrieren. Weichen beide voneinander ab, entsteht eine EV-Lücke, die mögliche Fehlbewertungen aufzeigt.
Welches Ergebnis hat aktuell den höchsten Erwartungswert (EV)?
Unser jüngster Lauf identifiziert Belinda Bencic als größte Fehlbewertung. Während der Markt es mit 0,7% impliziter Wahrscheinlichkeit handelt, berechnet unsere KI einen Fair Value von 27,9% — eine EV-Lücke von +27,2%, der attraktivste Value-Play im Pool.
Überreagiert der Marktkonsens auf ein bestimmtes Ergebnis?
Ja — unsere Daten deuten auf eine deutliche Überreaktion bei Aryna Sabalenka hin. Die Masse hat den Live-Marktwert auf 25,5% getrieben, doch unsere Fair-Value-Einschätzung sieht die reale Wahrscheinlichkeit bei nur 21,8% — eine negative EV-Lücke von -3,7%, die auf eine Überbewertung hinweist.
Gibt es hochwertige Außenseiter-Optionen in den Long-Tail-Daten?
Auf jeden Fall. Über die Top-Ergebnisse hinaus zeigt unser Modell unterschätztes Potenzial bei niedriger platzierten Optionen. Barbora Krejcikova weist eine positive EV-Lücke von +24,8% auf und Diana Shnaider +23,8%. Diese Kontrakte werden trotz stärkerer quantitativer Untermauerung von den Orderbüchern abgewertet.
