Monaco vs Lille Statistics & Analysis

May 10, 2026 - 19:00

0 1.12

1 1.38

xG Accuracy: 66%

Premium na betting site ang 1xBet: puwedeng gamitin ng mga bagong user ang promo code na 1x_3342271. Mag-register

Tracked markets vs full-time result

Each row compares the model’s highlighted side (or lean) to what happened at full time.

Market Prediction Result Outcome
Higit / Mas Mababa sa 2.5 Mas Mababa sa 2.5 Mas Mababa sa 2.5 (1 goals) ✔ Correct
Parehong Koponan ang Mag-iskor BTTS Hindi Hindi ✔ Correct
1X2 Lille Lille ✔ Correct
Mga insight sa correct score 1-1 0-1 ✖ Incorrect

AI briefing ng laban

Buod ng laban ng AI

Pre-match snapshot para sa fixture na ito.

Liga: Ligue 1
Kabit: Monaco vs Lille
Kickoff: 2026-05-09 19:00:00
1X2 (modelo): Bahay 28.8% · Gumuhit 30.0% · Malayo 41.1%
xG (ipinapakita): Monaco 1.12 — Lille 1.38 (kabuuang xG ≈ 2.5)
Pangunahin / linya ng headline (Pagtaya sa Pangunahing Pagpili kapag ipinakita): Under 2.5 goals
Modelo: 54.4% · Ipinahiwatig: 41.3% · Probability edge: +13.1 pts · Est. EV: +29.5%
BTTS (modelo): Oo 52.1% · Hindi 47.9%
Tamang marka (top bin): 1-1 (12.7%)

Gamitin ang mga card para sa tiering; isinasaad lamang ng tekstong ito ang parehong mga input sa anyong pagsasalaysay.

Ang tamang marka ay nananatiling mataas ang pagkakaiba kahit na ang isang linya ay malamang sa papel.

Pinakamahusay na taya at dahilan

Pangunahing anggulo na naka-highlight sa pahina: Under 2.5 goals.

Ang posibilidad ng modelo ay inihambing sa ipinahiwatig na posibilidad mula sa mga logro upang i-highlight ang isang gilid ng posibilidad; Ginagamit ng EV ang parehong probabilidad ng modelo na may pinakamahusay na presyo ng decimal na sinusubaybayan.

Mabilis na lumiliit ang mga gilid kung gumagalaw ang mga presyo; palaging suriin muli ang numero sa iyong aklat.

FAQ

Mas ligtas na merkado kaysa sa tamang marka?

Ang mga market na may higit pang pagkatubig at mas malinaw na mga presyo (kadalasang 1X2 o O/U 2.5 mula sa maraming aklat) ay kadalasang mas madaling mangatuwiran kaysa sa mga presyo ng long-tail correct-score; nagbabasa pa rin ng EV sa bawat binti.

Sino ang may kalamangan sa market-winner market?

Gamitin ang 1X2 na mga porsyento ng modelo sa buod at ang 1X2 market card: ang panig na may pinakamataas na modelo % ay ang modelong lean, ngunit suriin ang EV — ang isang lean ay maaari pa ring maging -EV pagkatapos ng mga presyo.

Bakit maaaring hindi kaakit-akit ang 1X2 habang ang mga kabuuan ay hindi?

Ang mahigpit na 1X2 na mga presyo ay kadalasang nag-e-embed ng patas na three-way split, kaya ang EV sa match-winner ay maaaring maging negatibo kahit na ang Over/Under o BTTS ay lumihis pa rin mula sa modelo — ihambing ang 1X2 row sa mga market card sa O/U at BTTS.

Paano ko dapat basahin ang EV kumpara sa isang probability gap?

Probability edge = probabilidad ng modelo na binawasan ng ipinahiwatig na probabilidad (iniulat dito sa mga puntos ng porsyento). EV ≈ probabilidad ng modelo × pinakamahusay na sinusubaybayang decimal odds − 1, ipinapakita bilang return per unit stake. May kaugnayan ang mga ito ngunit hindi mapapalitang mga label.

Mga salik ng panganib

Paggalaw ng presyo: ipinahiwatig na mga probabilidad at paglipat ng EV na may mga logro.
Sample / data gaps: ang mga liga na may mababang impormasyon ay nagpapalawak ng mga banda ng pagtataya.
In-play na estado: ang mga layunin at pulang card ay hindi namodelo dito.
Pagbabago ng Scoreline: ang pinaka-malamang na scoreline ay karaniwang isang mababang ganap na posibilidad na kinalabasan (kadalasang mas mababa sa 20%).

Metodolohiya

Mga Input: Parehong nakabalangkas na bundle ng mga katotohanan tulad ng pampublikong pahina ng hula (xG / Poisson snapshot, market EV kung saan available, decision engine v2).
Pagsunod: Pang-edukasyon na framing lamang; hindi personalized na payo.

Huling na-update

May 19, 2026 (UTC)

Paano ito gamitin

Tumutok sa Pangunahing linya kapag gusto mo ng isang naaaksyunan na ideya.
Huwag mag-parlay ng maraming thin-edge pick nang magkasama;ang mga gilid ay hindi nagdaragdag nang mapagkakatiwalaan.
Tratuhin ang mga longshot bilang opsyonal, may mataas na stake-sizing play lang.

Tuklasin ang Higit Pang Nilalaman ng Prediksyon

Kumuha ng Premium na Prediksyon para sa Monaco & Lille!

I-unlock ang malalim na pagsusuri, eksklusibong mga tip sa pagtaya, at mga forecast ng laro gamit ang aming premium na subscription service.

Mag-subscribe Ngayon

Bumalik sa Estadistika

Ligue 1 — Standings

#	KOPONAN	MP	W	D	L	PTS
1	Paris Saint Germain	33	24	4	5	76
2	Lens	33	21	4	8	67
3	Lille	33	18	7	8	61
4	Lyon	33	18	6	9	60
5	Rennes	33	17	8	8	59
6	Marseille	33	17	5	11	56
7	Monaco	33	16	6	11	54
8	Strasbourg	33	14	8	11	50
9	Lorient	33	11	12	10	45
10	Toulouse	33	12	8	13	44
11	Paris FC	33	10	11	12	41
12	Stade Brestois 29	33	10	8	15	38
13	Angers	33	9	8	16	35
14	Le Havre	33	6	14	13	32
15	Auxerre	33	7	10	16	31
16	Nice	33	7	10	16	31
17	Nantes	33	5	8	20	23
18	Metz	33	3	7	23	16

#	KOPONAN	MP	GS	GC	+/-	PTS
1	Paris Saint Germain	33	73	27	+46	76
2	Lens	33	62	35	+27	67
3	Marseille	33	60	44	+16	56
4	Rennes	33	58	47	+11	59
5	Monaco	33	56	49	+7	54
6	Lyon	33	53	36	+17	60
7	Strasbourg	33	53	43	+10	50
8	Lille	33	52	35	+17	61
9	Lorient	33	48	49	-1	45
10	Toulouse	33	47	46	+1	44
11	Paris FC	33	45	49	-4	41
12	Stade Brestois 29	33	42	54	-12	38
13	Nice	33	37	60	-23	31
14	Auxerre	33	32	44	-12	31
15	Metz	33	32	76	-44	16
16	Le Havre	33	30	44	-14	32
17	Nantes	33	29	52	-23	23
18	Angers	33	28	47	-19	35

#	KOPONAN	MP	xG	xGC	+/-	PTS
1	Paris Saint Germain	33	63.7	27.4	+36.3	76
2	Lens	33	66.7	42.7	+24.0	67
3	Marseille	33	60.2	42.1	+18.1	56
4	Lille	33	54.6	36.8	+17.8	61
5	Strasbourg	33	51.4	43.9	+7.5	50
6	Lyon	33	51.1	43.7	+7.4	60
7	Monaco	33	56.9	50.0	+6.9	54
8	Rennes	33	54.0	52.8	+1.2	59
9	Lorient	33	45.4	45.0	+0.4	45
10	Toulouse	33	42.9	42.6	+0.3	44
11	Stade Brestois 29	33	44.3	50.0	-5.7	38
12	Nantes	33	33.4	43.5	-10.1	23
13	Paris FC	33	44.4	56.1	-11.7	41
14	Le Havre	33	38.3	50.9	-12.6	32
15	Auxerre	33	35.5	48.1	-12.6	31
16	Nice	33	43.1	59.2	-16.1	31
17	Angers	33	32.4	55.4	-23.0	35
18	Metz	33	34.4	62.7	-28.3	16