
2026 Women’s US Open Winner (Tennis)
Resumen Principal
Según los datos más recientes del mercado de predicción para la consulta “2026 Women’s US Open Winner (Tennis)”, los operadores han formado un fuerte consenso.
Actualmente, Aryna Sabalenka domina el mercado con una abrumadora probabilidad de victoria del 25,5%. Elena Rybakina le sigue en segundo lugar con 11,4%, mientras que Coco Gauff se sitúa tercero con 5,7%. El volumen de apuestas de este mercado ya alcanza $9,8M, lo que refleja un enorme interés.
Desglose de Niveles Competitivos
Para evaluar mejor la posición de cada resultado posible, el mercado puede segmentarse en tres niveles de negociación según la probabilidad implícita y el precio de los contratos:
🥇 Nivel 1: El líder dominante
- Aryna Sabalenka (25,5%): Con la probabilidad más alta, Aryna Sabalenka cuenta con un fuerte respaldo del libro de órdenes. Quienes quieran apostar por este resultado se enfrentan a un precio de contrato “Buy Yes” de 26¢, señal de una gran convicción del mercado. Solo este contrato ha generado $183.4K de volumen.
🥈 Nivel 2: Los principales aspirantes
- Elena Rybakina (11,4%): Como la alternativa más viable, Elena Rybakina mantiene una probabilidad del 11,4% de resolverse a favor. Sus acciones “Buy Yes” cotizan actualmente a 11¢.
- Coco Gauff (5,7%): En tercer lugar con una probabilidad del 5,7%, el mercado muestra un escepticismo prudente hacia Coco Gauff, tratándolo como un comodín externo salvo que cambie el impulso.
🥉 Nivel 3: Las opciones de cola larga (suman ~57,4%)
Más allá de las tres primeras opciones, se sigue un amplio campo de variables macro y resultados poco probables. Aunque sus probabilidades individuales son bajas, son coberturas clave para los operadores especulativos:
- Opciones alternativas: Esto incluye Mirra Andreeva (4,7%), Amanda Anisimova (4,4%) y Elina Svitolina (2,9%).
- Volumen especulativo: A pesar de su baja probabilidad estadística, ciertos contratos de cola larga como Jessica Pegula siguen atrayendo un interés notable.
Panel Integral de Libro de Órdenes y Precios
La siguiente tabla detalla el desglose completo de precios de contratos, probabilidades y profundidad de mercado para todos los resultados de este pool de predicción:
| Rango | Resultado Previsto | Probabilidad | Volumen | Comprar Sí (Coste) | Comprar No (Coste) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Aryna Sabalenka | 25.5% | $183.4K | 26¢ | 75¢ |
| 2 | Elena Rybakina | 11.3% | $355.2K | 11¢ | 89¢ |
| 3 | Coco Gauff | 5.7% | $186.9K | 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% | $431.8K | 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¢ |
Reglas de Resolución
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.
Análisis de Valoración por IA: Detección de Errores de Precio y Brechas de EV
Aunque el consenso humano y el volumen especulativo dan forma al mercado de predicción, nuestros algoritmos cuantitativos ofrecen una contraperspectiva basada en datos. Al analizar señales fundamentales, tendencias subyacentes y distribuciones históricas, nuestro modelo de Valoración por IA calcula una probabilidad de “Valor Justo” independiente para cada resultado.
Comparar este Valor Justo con el Valor de Mercado actual revela grandes discrepancias, conocidas como la Brecha de Valor Esperado (EV). Los contratos con una Brecha de EV positiva representan resultados infravalorados estadísticamente, mientras que una Brecha de EV negativa señala una posible sobrerreacción del mercado.
Principales Oportunidades de Alpha de IA y Arbitraje
Según la última ejecución del modelo de datos, varios contratos clave destacan con desviaciones significativas:
- El resultado más sobrevalorado: Aryna Sabalenka cotiza actualmente a 25,5%, pero nuestra IA sitúa su Valor Justo en solo 21,8%. Esto crea una gran Brecha de EV negativa de -3,7%, lo que sugiere que la multitud podría estar sobrevalorando este resultado.
- La mejor jugada de valor (mayor EV): Nuestro modelo identifica a Belinda Bencic como la mejor oportunidad de valor del tablero. Mientras el mercado solo le asigna una probabilidad del 0,7%, la evaluación de Valor Justo de nuestra IA se sitúa en 27,9%, generando una notable Brecha de EV de +27,2%.
- Caballos ganadores poco visibles: Otras discrepancias notables incluyen Barbora Krejcikova (Brecha de EV: +24,8%) y Diana Shnaider (Brecha de EV: +23,8%). Estas oportunidades de cola larga están muy infravaloradas por los libros de órdenes pese a un mayor respaldo estadístico de nuestro modelo.
| 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% |
Actividad de Trading
Aquí está la actividad de trading de este evento.
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
Carteras Ballena que Apuestan en Este Evento
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es el consenso actual del mercado sobre "2026 Women’s US Open Winner (Tennis)"?
A fecha de la última actualización, Aryna Sabalenka lidera como favorito con una probabilidad de victoria del 25,5%, seguido de Elena Rybakina con 11,4% y Coco Gauff con 5,7%. El volumen total negociado alcanza $9,8M, lo que indica una gran liquidez y participación.
¿En qué se diferencia el Valor Justo de IA del Valor de Mercado en vivo?
El Valor de Mercado en vivo refleja el sentimiento público, el momentum del libro de órdenes y el capital especulativo. Nuestro Valor Justo de IA se calcula de forma independiente con modelos cuantitativos que eliminan el ruido para centrarse en los datos. Cuando ambos divergen, surge una Brecha de EV que señala una posible valoración incorrecta.
¿Qué resultado representa el mayor Valor Esperado (EV) ahora mismo?
Nuestra última ejecución señala a Belinda Bencic como la mayor valoración incorrecta. Mientras el mercado lo cotiza con una probabilidad implícita del 0,7%, nuestra IA calcula un Valor Justo del 27,9%: una brecha de EV de +27,2%, la mejor jugada de valor del grupo.
¿Está el consenso del mercado sobrerreaccionando a algún resultado?
Sí: nuestros datos sugieren una sobrerreacción notable en torno a Aryna Sabalenka. La multitud ha elevado su Valor de Mercado hasta 25,5%, pero nuestra evaluación de Valor Justo sitúa su probabilidad real en solo 21,8%, una brecha de EV negativa de -3,7% que indica que el contrato está sobrevalorado.
¿Hay opciones tapadas de alto valor ocultas en los datos de cola larga?
Por supuesto. Más allá de los resultados principales, nuestro modelo detecta potencial oculto en opciones peor clasificadas. Barbora Krejcikova tiene una brecha de EV positiva de +24,8%, y Diana Shnaider muestra +23,8%. Estos contratos están infravalorados por los libros de órdenes pese a un mayor respaldo cuantitativo.
