Beach Court

Scarlet & Violet · 167/198 ·Uncommon

イラスト: Oswaldo KATO → Cosmos Holoのカード一覧 →

Cosmos Holo €2,31 6 sales Reverse Holo €1,02 12 sales Normal €2,08 23 sales

Market price

€2,08

Price history · RAW

2026-03-23 · €1,54 €3,12 · 2026-07-07

Cross-market · RAW median per marketplace

Spread vs. cheapest market — before shipping/duty/fees

ebay.de	n=3	€2,29	+24%
ebay.es	n=3	€1,84	—

この価格の計算方法

ラダー推定 · Deutsch · ~€1,94 gruen

根拠	件数	経過	値 vᵢ	重み gᵢ
en roh NM × 0.8281 (Sprach-Faktor aus 71 Karten) · Set +20% nachgeführt	8	2 ヶ月	€1,94	5.84

値 = exp( Σ gᵢ·ln vᵢ ⁄ Σ gᵢ ) = €1,94 · Σ g = 5.84

実測誤差（時代×言語のバックテスト）: ±19 %

ラダー推定 · English · ~€2,08 gruen

根拠	件数	経過	値 vᵢ	重み gᵢ
eigene rohe NM-Verkäufe	8	2 ヶ月	€2,08	65.31

値 = exp( Σ gᵢ·ln vᵢ ⁄ Σ gᵢ ) = €2,08 · Σ g = 65.31

実測誤差（時代×言語のバックテスト）: ±16 %

ラダー推定 · Français · ~€2,71 gelb

根拠	件数	経過	値 vᵢ	重み gᵢ
en roh NM × 1.1436 (Sprach-Faktor aus 54 Karten) · Set +22% nachgeführt	8	2 ヶ月	€2,71	7.33

値 = exp( Σ gᵢ·ln vᵢ ⁄ Σ gᵢ ) = €2,71 · Σ g = 7.33

実測誤差（時代×言語のバックテスト）: ±25 %

ゲートが緑でないため価格としては表示されません。

ラダー推定 · Italiano · ~€2,58 gruen

根拠	件数	経過	値 vᵢ	重み gᵢ
en roh NM × 1.1508 (Sprach-Faktor aus 52 Karten) · Set +12% nachgeführt	8	2 ヶ月	€2,58	10.0

値 = exp( Σ gᵢ·ln vᵢ ⁄ Σ gᵢ ) = €2,58 · Σ g = 10.0

実測誤差（時代×言語のバックテスト）: ±17 %

PSA Population

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Recent sales · 6

2026-07-07	UNKNOWN	RAW UNKNOWN	Beach Court 167/198 Cosmos Holo Play! Prize Pack Series Poke	€2,29
2026-06-14	UNKNOWN	RAW UNKNOWN	(Stamped COSMOS HOLO) Beach Court - 167/198 - Play! Prize pa	€3,12
2026-05-15	ES	RAW UNKNOWN	Beach Court Play! Paquete de premios Serie 4 Cosmos Holo est	€2,58
2026-05-07	ES	RAW UNKNOWN	Beach Court 167/198 Cosmos Holo Pokemon Play! Prize Pack Pla	€1,84
2026-05-04	UNKNOWN	RAW NM	Beach Court Play! Prize Pack Series 4 Cosmos Holo Stamped Pr	€2,08
2026-03-23	ES	RAW UNKNOWN	Beach Court 167/198 Cosmos Holo Pokemon Play! Prize Pack Pla	€1,54

Frequently asked questions

How does lastsold determine the market value?

lastsold uses only real sales — eBay plus auction houses like Goldin & Fanatics — recent sales count more (recency weighting), outliers and fakes are removed. It's not an estimate but actual sold prices, separated by condition, language and grading.