How many cities will Waymo operate in by December 31?

根据「How many cities will Waymo operate in by December 31?」的最新预测市场数据，交易者已形成强烈共识。

目前，12-15 以压倒性的 45.5% 获胜概率主导市场；<12 以 41.2% 位居第二，16-19 以 10% 排名第三。该市场的下注量已达 $127.7K，反映出市场的高度关注。

为了更好地评估各潜在结果的位置，可依据隐含概率与合约定价将市场划分为三个明显的交易梯队：

🥇 第一梯队：绝对领跑者

• 12-15 (45.5%)：12-15 目前拥有最高概率，深受订单簿青睐。看好该结果的交易者面对的「Buy Yes」合约价为 45¢，显示出市场的高度确信。仅该合约就已产生 $40.7K 的成交量。

🥈 第二梯队：主要挑战者

• <12 (41.2%)：作为最可行的替代选项，<12 保持着 41.2% 的成真概率，其「Buy Yes」份额目前成交价为 41¢。
• 16-19 (10%)：以 10% 的概率位列第三，市场对 16-19 持谨慎怀疑态度，除非势头转变，否则视其为外围黑马。

🥉 第三梯队：长尾选项（合计约 3.4%）

在前三名之外，还有大量宏观变量与冷门结果被持续追踪。尽管单个概率偏低，但它们是投机交易者的重要对冲：

• 替代选项：包括 24-27 (0.4%)、20-23 (0.2%)，以及 28-31 (0.1%)。
• 投机成交：尽管统计概率偏低，像 32+ 这类长尾合约仍吸引着可观的关注。

This market will resolve according to the number of distinct cities in which Waymo’s ride-hailing service is publicly available, either through the Waymo One app or a partner platform such as Uber, as of December 31, 2026, at 11:59 PM ET.

A city counts if riders can book a Waymo vehicle through either the Waymo One app or the Uber app at that time. Any taxi service available to the general public which operates without a human driver actively controlling the vehicle will count, regardless of membership or other financial restrictions. Limited pilot programs, internal employee testing, or invite-only service will not qualify.

If Waymo describes a broader region (e.g., “Los Angeles County” or “San Francisco Bay Area”) as a single service area, it will count as one city/region for this market.

The primary resolution source is official information from Waymo (see: https://waymo.com/rides/c), however a consensus of credible reporting may also be used.

人群共识与投机成交塑造了更宏观的预测市场，而我们的量化算法提供了数据驱动的反向视角。通过分析基本面信号、底层趋势与历史分布，我们的 AI 估值模型为每个结果独立测算出一个「公允价值」概率。

将该公允价值与当前交易价值对比，可揭示出重大背离——即期望值（EV）差。正 EV 差代表统计上被低估的结果，而负 EV 差则提示市场可能存在反应过度。

顶级 AI Alpha 与错误定价套利机会

根据最新一轮数据模型测算，以下几个关键合约存在显著偏离：

• 最被高估的结果：12-15 当前交易价为 45.5%，但我们的 AI 测算其公允价值仅为 22.5%，形成 -23% 的较大负 EV 差，表明人群可能过度炒作该结果、把溢价推得过高。
• 最佳价值标的（最高 EV）：我们的模型将 20-23 识别为盘面上最具价值的机会。市场仅给予其 0.2% 的交易概率，而我们 AI 的公允价值评估为 1.6%——形成可观的 +1.4% EV 差。
• 被忽视的黑马：其他值得注意的偏离包括 28-31（EV 差：+1%）以及 32+（EV 差：+1%）。尽管我们的预测模型给予更强的统计支撑，这些长尾机会仍被实时订单簿大幅低估。