Alaska Senate Election Winner

Según los datos más recientes del mercado de predicción para la consulta “Alaska Senate Election Winner”, los operadores han formado un fuerte consenso.

Actualmente, Mary Peltola domina el mercado con una abrumadora probabilidad de victoria del 61,5%. Dan Sullivan le sigue en segundo lugar con 38,5%, mientras que Ann Diener se sitúa tercero con 0,1%. El volumen de apuestas de este mercado ya alcanza $339,3K, lo que refleja un enorme interés.

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

• Mary Peltola (61,5%): Con la probabilidad más alta, Mary Peltola 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 62¢, señal de una gran convicción del mercado. Solo este contrato ha generado $168.3K de volumen.

🥈 Nivel 2: Los principales aspirantes

• Dan Sullivan (38,5%): Como la alternativa más viable, Dan Sullivan mantiene una probabilidad del 38,5% de resolverse a favor. Sus acciones “Buy Yes” cotizan actualmente a 39¢.
• Ann Diener (0,1%): En tercer lugar con una probabilidad del 0,1%, el mercado muestra un escepticismo prudente hacia Ann Diener, tratándolo como un comodín externo salvo que cambie el impulso.

🥉 Nivel 3: Las opciones de cola larga (suman ~0%)

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 Dustin Darden (0,1%) y Richard Grayson (0,1%).
• Volumen especulativo: A pesar de su baja probabilidad estadística, ciertos contratos de cola larga como Dustin Darden siguen atrayendo un interés notable.

This market will resolve according to the winner of the 2026 midterm Alaska U.S. Senate election, inclusive of any run-offs, currently scheduled for November 3, 2026.

If the results of the election are not confirmed by July 31, 2027, this market will resolve to "Other".

The resolution source for this market is the Associated Press, Fox News, and NBC. This market will resolve once all three sources call the race for the same candidate. If all three sources haven’t called the race in this state for the same candidate, this market will resolve based on official certification.

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: Mary Peltola cotiza actualmente a 61,5%, pero nuestra IA sitúa su Valor Justo en solo 59%. Esto crea una gran Brecha de EV negativa de -2,5%, lo que sugiere que la multitud podría estar sobrevalorando este resultado.
• La mejor jugada de valor (mayor EV): Nuestro modelo identifica a Dan Sullivan como la mejor oportunidad de valor del tablero. Mientras el mercado solo le asigna una probabilidad del 38,5%, la evaluación de Valor Justo de nuestra IA se sitúa en 41,9%, generando una notable Brecha de EV de +3,4%.
• Caballos ganadores poco visibles: Otras discrepancias notables incluyen Ann Diener (Brecha de EV: +1%) y Richard Grayson (Brecha de EV: +0%). Estas oportunidades de cola larga están muy infravaloradas por los libros de órdenes pese a un mayor respaldo estadístico de nuestro modelo.