
2026 Women’s US Open Winner (Tennis)
コアサマリー
「2026 Women’s US Open Winner (Tennis)」に関する最新の予測市場データによると、トレーダーの間で強いコンセンサスが形成されています。
現在、Aryna Sabalenka が 25.5% という圧倒的な勝率で市場を支配しています。Iga Swiatek が 13% で2番手、Elena Rybakina が 11.4% で3番手。この市場の賭け金はすでに $2.7M に達し、高い関心を示しています。
競争ティアの内訳
各結果の位置をより的確に評価するため、市場はインプライド確率と契約価格に基づいて3つの取引ティアに分けられます:
🥇 ティア1:圧倒的なリーダー
- Aryna Sabalenka (25.5%):最も高い確率を持つ Aryna Sabalenka は板から厚く支持されています。この結果に賭けるトレーダーは 26¢ の「Buy Yes」契約価格に直面し、市場の強い確信を示しています。 この契約だけで $5.4K の出来高を生んでいます。
🥈 ティア2:主要な対抗馬
- Iga Swiatek (13%):最も有力な対抗馬として、Iga Swiatek は 13% の的中確率を維持しています。「Buy Yes」株は現在 13¢ で取引されています。
- Elena Rybakina (11.4%):11.4% の確率で3番手につけ、市場は Elena Rybakina に慎重な懐疑を示し、勢いが変わらない限り外部のワイルドカードと見なしています。
🥉 ティア3:ロングテール選択肢(合計約 50.2%)
トップ3以外にも、多くのマクロ変数と大穴の結果が追跡されています。個々の確率は低いものの、投機トレーダーにとって重要なヘッジとなります:
- 代替選択肢:Coco Gauff (5.7%)、Mirra Andreeva (4.7%)、Amanda Anisimova (4.4%) などが含まれます。
- 投機的出来高:統計的な可能性は低いものの、Elina Svitolina のようなロングテール契約は依然として相応の関心を集めています。
包括的なオーダーブック&価格ダッシュボード
以下の表は、この予測プールに掲載されたすべての結果について、契約価格・確率・板の厚みを網羅的に示しています:
| 順位 | 予測結果 | 勝率 | 取引高 | Yes 購入(コスト) | No 購入(コスト) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Aryna Sabalenka | 25.5% | $5.4K | 26¢ | 75¢ |
| 2 | Iga Swiatek | 13.0% | $5.3K | 13¢ | 87¢ |
| 3 | Elena Rybakina | 11.3% | $67.0K | 11¢ | 89¢ |
| 4 | Coco Gauff | 5.7% | $10.9K | 6¢ | 94¢ |
| 5 | Mirra Andreeva | 4.7% | $18.1K | 5¢ | 95¢ |
| 6 | Amanda Anisimova | 4.3% | $51.2K | 4¢ | 96¢ |
| 7 | Elina Svitolina | 2.9% | $3.4K | 3¢ | 97¢ |
| 8 | Jessica Pegula | 2.3% | $80.7K | 2¢ | 98¢ |
| 9 | Diana Shnaider | 1.8% | $24.5K | 2¢ | 98¢ |
| 10 | Madison Keys | 1.7% | $2.9K | 2¢ | 98¢ |
| 11 | Karolina Muchova | 1.7% | $3.4K | 2¢ | 98¢ |
| 12 | Naomi Osaka | 1.6% | $2.5K | 2¢ | 98¢ |
| 13 | Victoria Mboko | 1.3% | $3.3K | 1¢ | 99¢ |
| 14 | Qinwen Zheng | 0.9% | $220.1K | 1¢ | 99¢ |
| 15 | Emma Navarro | 0.9% | $17.7K | 1¢ | 99¢ |
| 16 | Marie Bouzkova | 0.9% | $24.1K | 1¢ | 99¢ |
| 17 | Anastasia Potapova | 0.9% | $416.2K | 1¢ | 99¢ |
| 18 | Alexandra Eala | 0.9% | $245.6K | 1¢ | 99¢ |
| 19 | Linda Noskova | 0.8% | $4.0K | 1¢ | 99¢ |
| 20 | Jelena Ostapenko | 0.8% | $3.1K | 1¢ | 99¢ |
| 21 | Clara Tauson | 0.7% | $2.2K | 1¢ | 99¢ |
| 22 | Belinda Bencic | 0.7% | $40.3K | 1¢ | 99¢ |
| 23 | Elise Mertens | 0.6% | $20.1K | 1¢ | 99¢ |
| 24 | Barbora Krejcikova | 0.5% | $520.8K | 1¢ | 99¢ |
| 25 | Jasmine Paolini | 0.5% | $4.0K | 1¢ | 100¢ |
| 26 | Ashlyn Krueger | 0.4% | $20.0K | 0¢ | 100¢ |
| 27 | Marketa Vondrousova | 0.4% | $2.3K | 0¢ | 100¢ |
| 28 | Emma Raducanu | 0.4% | $41.5K | 0¢ | 100¢ |
| 29 | Tereza Valentova | 0.4% | $542.6K | 0¢ | 100¢ |
| 30 | Donna Vekic | 0.4% | $109.1K | 0¢ | 100¢ |
| 31 | Ekaterina Alexandrova | 0.4% | $9.3K | 0¢ | 100¢ |
| 32 | Daria Kasatkina | 0.4% | $4.4K | 0¢ | 100¢ |
| 33 | Liudmila Samsonova | 0.4% | $14.2K | 0¢ | 100¢ |
| 34 | Dayana Yastremska | 0.3% | $3.4K | 0¢ | 100¢ |
| 35 | Paula Badosa | 0.3% | $8.2K | 0¢ | 100¢ |
| 36 | Maya Joint | 0.3% | $31.8K | 0¢ | 100¢ |
| 37 | Beatriz Haddad Maia | 0.3% | $24.9K | 0¢ | 100¢ |
| 38 | Sofia Kenin | 0.2% | $2.2K | 0¢ | 100¢ |
| 39 | Katie Boulter | 0.2% | $50.3K | 0¢ | 100¢ |
| 40 | Xiyu Wang | 0.1% | $20.1K | 0¢ | 100¢ |
判定ルール
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.
AI バリュエーション分析:市場のミスプライスと EV ギャップの発見
人間のコンセンサスと投機的出来高がより広い予測市場を形作る一方で、当社の定量アルゴリズムはデータ駆動の対抗的視点を提供します。ファンダメンタルなシグナル、基調トレンド、過去の分布を分析し、AI バリュエーションモデルは各結果に独立した「フェアバリュー」確率を算出します。
このフェアバリューを現在の取引価値と比較すると、大きな乖離——すなわち期待値(EV)ギャップ——が明らかになります。プラスの EV ギャップは統計的に割安な結果を、マイナスの EV ギャップは市場の過剰反応の可能性を示します。
トップ AI アルファ&ミスプライス裁定機会
最新のデータモデル実行に基づき、いくつかの主要な契約が顕著な乖離を示しています:
- ベストバリュー(最高 EV):当社のモデルは Madison Keys を盤面で最も妙味のある機会と特定しました。市場は 1.7% の取引確率しか与えていませんが、AI のフェアバリュー評価は 45.3% で、+43.6% という印象的な EV ギャップを生んでいます。
- 見落とされたダークホース:その他の顕著な乖離には Katie Boulter(EV ギャップ:+42.5%)、Diana Shnaider(EV ギャップ:+41.9%) が含まれます。これらのロングテール機会は、予測モデルの強い統計的裏付けにもかかわらず、板で大幅に割安に放置されています。
| Market | Trade Value | Fair Value | EV Gap |
|---|---|---|---|
| Aryna Sabalenka | 25.5% | 39.1% | +13.7% |
| Iga Swiatek | 13.0% | 40.5% | +27.5% |
| Elena Rybakina | 11.3% | 41.6% | +30.3% |
| Coco Gauff | 5.7% | 43.0% | +37.3% |
| Mirra Andreeva | 4.7% | 44.4% | +39.7% |
| Amanda Anisimova | 4.3% | 37.3% | +32.9% |
| Elina Svitolina | 2.9% | 34.6% | +31.7% |
| Jessica Pegula | 2.3% | 38.5% | +36.2% |
| Diana Shnaider | 1.8% | 43.6% | +41.9% |
| Madison KeysBest EV | 1.7% | 45.3% | +43.6% |
| Karolina Muchova | 1.7% | 39.1% | +37.5% |
| Naomi Osaka | 1.6% | 34.8% | +33.2% |
| Victoria Mboko | 1.3% | 40.5% | +39.3% |
| Qinwen Zheng | 0.9% | 39.3% | +38.4% |
| Emma Navarro | 0.9% | 40.9% | +40.0% |
| Marie Bouzkova | 0.9% | 37.5% | +36.6% |
| Anastasia Potapova | 0.9% | 40.1% | +39.2% |
| Alexandra Eala | 0.9% | 39.9% | +39.0% |
| Linda Noskova | 0.8% | 36.7% | +36.0% |
| Jelena Ostapenko | 0.8% | 33.2% | +32.4% |
| Clara Tauson | 0.7% | 40.3% | +39.6% |
| Belinda Bencic | 0.7% | 39.3% | +38.6% |
| Elise Mertens | 0.6% | 37.3% | +36.7% |
| Barbora Krejcikova | 0.5% | 37.0% | +36.4% |
| Jasmine Paolini | 0.5% | 37.6% | +37.1% |
| Ashlyn Krueger | 0.4% | 38.3% | +37.9% |
| Marketa Vondrousova | 0.4% | 37.4% | +37.0% |
| Emma Raducanu | 0.4% | 38.7% | +38.3% |
| Tereza Valentova | 0.4% | 38.4% | +38.0% |
| Donna Vekic | 0.4% | 38.8% | +38.4% |
| Ekaterina Alexandrova | 0.4% | 36.1% | +35.8% |
| Daria Kasatkina | 0.4% | 34.2% | +33.9% |
| Liudmila Samsonova | 0.4% | 38.7% | +38.3% |
| Dayana Yastremska | 0.3% | 37.1% | +36.8% |
| Paula Badosa | 0.3% | 40.0% | +39.7% |
| Maya Joint | 0.3% | 37.7% | +37.5% |
| Beatriz Haddad Maia | 0.3% | 41.1% | +40.8% |
| Sofia Kenin | 0.2% | 37.2% | +37.0% |
| Katie Boulter | 0.2% | 42.7% | +42.5% |
| Xiyu Wang | 0.1% | 41.7% | +41.6% |
取引アクティビティ
このイベントの取引アクティビティです。
Jun 30, 2026
- 03:44 AMB4b41eAd279375742D6C2A1A2239Bdce56376411fD.$1.20
Bought 40 Yes for Will Jessica Pegula win the 2026 Women’s US Open? at 0.03
- 03:44 AMBEbenoitgagnon997$1.02
Bought 34 Yes for Will Jessica Pegula win the 2026 Women’s US Open? at 0.03
- 03:43 AMBEbenoitgagnon997$0.93
Bought 31 Yes for Will Amanda Anisimova win the 2026 Women’s US Open? at 0.03
- 03:35 AMBEbenoitgagnon997$0.93
Bought 92.52 Yes for Will Jasmine Paolini win the 2026 Women’s US Open? at 0.01
- 03:30 AMBEbenoitgagnon997$2.52
Bought 251.62 Yes for Will Diana Shnaider win the 2026 Women’s US Open? at 0.01
- 03:27 AMB4b41eAd279375742D6C2A1A2239Bdce56376411fD.$1.20
Bought 40 Yes for Will Jessica Pegula win the 2026 Women’s US Open? at 0.03
- 03:21 AMBEbenoitgagnon997$0.35
Bought 34.7 Yes for Will Belinda Bencic win the 2026 Women’s US Open? at 0.01
Jun 29, 2026
- 07:31 PM0X0x66E7ce01C6831B8A2503D09eDD6167152Ee68BcD-1771870353938$0.91
Bought 18.181817 Yes for Will Coco Gauff win the 2026 Women’s US Open? at 0.05
- 05:20 PMTWtwentys2$0.89
Sold 88.76 Yes for Will Emma Raducanu win the 2026 Women’s US Open? at 0.01
- 04:18 PM——$0.00
Bought 524.78 Yes for Will Marketa Vondrousova win the 2026 Women’s US Open? at 0
- 02:49 PMCHChristmasCracker$56.05
Sold 266.9 Yes for Will Aryna Sabalenka win the 2026 Women’s US Open? at 0.21
- 12:20 PM5252adsa$0.30
Sold 5 Yes for Will Mirra Andreeva win the 2026 Women’s US Open? at 0.06
このイベントに賭けているクジラのウォレット
よくある質問
「2026 Women’s US Open Winner (Tennis)」に対する現在の市場コンセンサスは?
最新の更新時点で、Aryna Sabalenka が 25.5% の勝率で首位、続いて Iga Swiatek(13%)、Elena Rybakina(11.4%)。このプールの総取引高は $2.7M に達し、高い流動性と参加度を示しています。
AI フェアバリューはライブの市場取引価値とどう違いますか?
ライブの市場取引価値は、世論・板の勢い・投機資金を反映します。AI フェアバリューは、誇張を排し基礎データに focus した定量モデルで独立して算出されます。両者が乖離すると EV ギャップが生まれ、市場の価格付けの歪みを示します。
現時点で最も期待値(EV)が高い結果はどれですか?
最新の解析では Madison Keys が最大の価格付けの歪みです。市場の織り込み確率は 1.7% ですが、AI のフェアバリューは 45.3%——+43.6% の期待値ギャップとなり、このプールで最も妙味のある選択肢です。
ロングテールのデータに高価値のダークホースは潜んでいますか?
もちろんです。主要な結果以外にも、当社のモデルは下位の選択肢に潜在的な妙味を見出します。Katie Boulter は +42.5% のプラス EV ギャップ、Diana Shnaider は +41.9%。定量的な裏付けが強いにもかかわらず、これらは板で割安に放置されています。
