Highest temperature in Sao Paulo on July 29?

Laut den neuesten Prognosemarktdaten zur Frage „Highest temperature in Sao Paulo on July 29?“ haben die Händler einen starken Konsens gebildet.

Derzeit dominiert 28°C den Markt mit einer überwältigenden Gewinnwahrscheinlichkeit von 26,5%. 27°C folgt auf dem zweiten Platz mit 21,5%, während 29°C mit 19,5% auf dem dritten Platz liegt. Das Wettvolumen dieses Marktes hat bereits $79,6K erreicht, was auf großes Interesse hindeutet.

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

• 28°C (26,5%): Mit der höchsten Wahrscheinlichkeit wird 28°C vom Orderbuch stark favorisiert. Wer auf dieses Ergebnis setzen will, sieht sich einem „Buy Yes“-Kontraktpreis von 27¢ gegenüber – ein Zeichen hoher Marktüberzeugung. Allein dieser Kontrakt hat $9.1K Volumen erzeugt.

🥈 Stufe 2: Die wichtigsten Herausforderer

• 27°C (21,5%): Als tragfähigste Alternative hält 27°C eine Wahrscheinlichkeit von 21,5%, einzutreten. Seine „Buy Yes“-Anteile werden derzeit zu 22¢ gehandelt.
• 29°C (19,5%): Auf dem dritten Platz mit 19,5% Wahrscheinlichkeit zeigt der Markt eine maßvolle Skepsis gegenüber 29°C und behandelt es als Außenseiter, sofern sich die Dynamik nicht ändert.

🥉 Stufe 3: Die Long-Tail-Optionen (zusammen ~32,5%)

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 30°C (12,5%), 25°C or below (12,1%) und 26°C (7%).
• Spekulatives Volumen: Trotz geringer statistischer Wahrscheinlichkeit ziehen bestimmte Long-Tail-Kontrakte wie 31°C weiterhin nennenswertes Interesse an.

This market will resolve to the temperature range that contains the highest temperature recorded at the Sao Paulo-Guarulhos International Airport Station in degrees Celsius on 29 Jul '26.

The resolution source for this market will be information from Wunderground, specifically the highest temperature recorded for all times on this day for the Sao Paulo-Guarulhos International Airport Station, available here: https://www.wunderground.com/history/daily/br/guarulhos/SBGR.

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This market can not resolve until the first data point for the following date has been published on the resolution source.

The resolution source for this market measures temperatures to whole degrees Celsius (eg, 9°C). Thus, this is the level of precision that will be used when resolving the market.

Revisions to temperatures recorded within this market's timeframe will be considered until the first datapoint for the following date has been published, after which any alterations will not be considered.

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: 28°C wird derzeit zu 26,5% gehandelt, doch unsere KI setzt den Fair Value bei nur 18,2% an. Das erzeugt eine große negative EV-Lücke von -8,3% und deutet darauf hin, dass die Masse dieses Ergebnis überbewertet.
• Der beste Value-Play (höchster EV): Unser Modell identifiziert 34°C als die attraktivste Value-Chance auf dem Board. Während der Markt ihm nur eine Handelswahrscheinlichkeit von 0,1% zuweist, liegt die Fair-Value-Einschätzung unserer KI bei 34,8% – eine beeindruckende EV-Lücke von +34,7%.
• Unbeachtete Außenseiter: Weitere bemerkenswerte Abweichungen sind 35°C or higher (EV-Lücke: +27,7%) und 33°C (EV-Lücke: +13,4%). Diese Long-Tail-Chancen werden von den Orderbüchern trotz stärkerer statistischer Untermauerung deutlich abgewertet.