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FC St. Pauli vs VfL Wolfsburg Statistics & Analysis

FC St. Pauli FC St. Pauli
May 16, 2026 - 13:30
1 1.21
3 1.20
xG Accuracy: 58%
VfL Wolfsburg VfL Wolfsburg
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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
  • Mais / Menos de 2.5 Abaixo de 2.5 Acima de 2.5 (4 goals) ✖ Incorrect
  • Ambas as Equipes Marcam BTTS Não Sim ✖ Incorrect
  • 1X2 FC St. Pauli VfL Wolfsburg ✖ Incorrect
  • Insights de placar exato 1-1 1-3 ✖ Incorrect

Briefing IA da partida

Resumo da partida IA

Instantâneo pré-jogo para este jogo.

  • Liga: Bundesliga
  • Calendário: FC St. Pauli vs VfL Wolfsburg
  • Começo: 2026-05-16 13:30:00
  • 1X2 (modelo): Lar 34.8% · Empate 31.0% · Ausente 34.3%
  • xG (mostrando): FC St. Pauli 1.21 — VfL Wolfsburg 1.2 (xG total ≈ 2.41)
  • Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): Under 2.5 goals
  • Modelo: 56.7% · Implícito: 44.0% · Borda de probabilidade: +12.7 pts · Est. EV: +26.4%
  • BTTS (modelo): Sim 50.7% · Não 49.3%
  • Pontuação correta (compartimento superior): 1-1 (13.0%)

Os totais e BTTS são avaliados em relação aos preços atuais de mercado, quando disponíveis.

1X2 pode parecer equilibrado mesmo quando os mercados paralelos mostram uma estrutura mais clara.

Melhor aposta e motivos

Escolha primária do mecanismo de decisão: Under 2.5 goals.

A probabilidade do modelo é comparada à probabilidade implícita das probabilidades para destacar uma margem de probabilidade; EV usa o mesmo modelo de probabilidade com o melhor preço decimal rastreado.

Quando vários mercados estão perto de +EV, mantenha as apostas pequenas – a correlação significa que as margens não aumentam de forma clara.

FAQ

Quem tem vantagem no mercado de vencedores de jogos?

Use as porcentagens do modelo 1X2 no resumo e o cartão de mercado 1X2: o lado com a % de modelo mais alta é o modelo lean, mas marque EV — um lean ainda pode ser -EV ​​após os preços.

Mercado mais seguro do que pontuação correta?

Mercados com mais liquidez e preços mais suaves (geralmente 1X2 ou O/U 2,5 de muitos livros) são geralmente mais fáceis de raciocinar do que preços de pontuação correta de cauda longa; ainda leia EV em cada perna.

Qual é a linha com melhor suporte neste instantâneo?

Combine a carta de herói acima: se estiver escrito “Escolha Primária de Apostas”, essa etapa limpou as regras primárias; se disser “Melhor +EV (mercados rastreados)”, é a linha +EV mais forte que não atendeu aos limites primários mais rígidos. Os marcadores abaixo repetem o mesmo modelo%,% implícito, borda (pts) e EV% daquela placa.

Como devo ler o EV versus uma lacuna de probabilidade?

Margem de probabilidade = probabilidade do modelo menos probabilidade implícita (relatada aqui em pontos percentuais). EV ≈ probabilidade do modelo × melhores probabilidades decimais rastreadas − 1, mostrado como retorno por unidade de aposta. Eles são rótulos relacionados, mas não intercambiáveis.

Fatores de risco

  • Movimento de preços: probabilidades implícitas e movimento EV com probabilidades.
  • Lacunas de amostras/dados: ligas com pouca informação ampliam as faixas de previsão.
  • Estado em jogo: gols e cartões vermelhos não são modelados aqui.
  • Variação da pontuação: a pontuação mais provável ainda é geralmente um resultado de probabilidade absoluta baixa (muitas vezes bem abaixo de 20%).

Metodologia

  • Entradas: mesmo pacote de fatos estruturados da página de previsão pública (instantâneo xG/Poisson, EV de mercado quando disponível, mecanismo de decisão v2).
  • Conformidade: Somente enquadramento educacional; não aconselhamento personalizado.

Última atualização

May 18, 2026 (UTC)

Como usar isso
  • Concentre-se na linha Primária quando quiser uma ideia viável.
  • Não combine muitas palhetas de ponta fina juntas;as bordas não são adicionadas de forma confiável.
  • Trate os arremessos de longa distância apenas como jogadas opcionais e de alto risco.

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Bundesliga Bundesliga — Classificação
# EQUIPE PJ V E D PTS
1 Bayern München 34 28 5 1 89
2 Borussia Dortmund 34 22 7 5 73
3 RB Leipzig 34 20 5 9 65
4 VfB Stuttgart 34 18 8 8 62
5 1899 Hoffenheim 34 18 7 9 61
6 Bayer Leverkusen 34 17 8 9 59
7 SC Freiburg 34 13 8 13 47
8 Eintracht Frankfurt 34 11 11 12 44
9 FC Augsburg 34 12 7 15 43
10 FSV Mainz 05 34 10 10 14 40
11 Union Berlin 34 10 9 15 39
12 Borussia Mönchengladbach 34 9 11 14 38
13 Hamburger SV 34 9 11 14 38
14 1. FC Köln 34 7 11 16 32
15 Werder Bremen 34 8 8 18 32
16 VfL Wolfsburg 34 7 8 19 29
17 1. FC Heidenheim 34 6 8 20 26
18 FC St. Pauli 34 6 8 20 26
# EQUIPE PJ GS GC +/- PTS
1 Bayern München 34 122 36 +86 89
2 VfB Stuttgart 34 71 49 +22 62
3 Borussia Dortmund 34 70 34 +36 73
4 Bayer Leverkusen 34 68 47 +21 59
5 RB Leipzig 34 66 47 +19 65
6 1899 Hoffenheim 34 65 52 +13 61
7 Eintracht Frankfurt 34 61 65 -4 44
8 SC Freiburg 34 51 57 -6 47
9 1. FC Köln 34 49 63 -14 32
10 FC Augsburg 34 45 61 -16 43
11 VfL Wolfsburg 34 45 69 -24 29
12 FSV Mainz 05 34 44 53 -9 40
13 Union Berlin 34 44 58 -14 39
14 Borussia Mönchengladbach 34 42 53 -11 38
15 1. FC Heidenheim 34 41 72 -31 26
16 Hamburger SV 34 40 54 -14 38
17 Werder Bremen 34 37 60 -23 32
18 FC St. Pauli 34 29 60 -31 26
# EQUIPE PJ xG xGC +/- PTS
1 Bayern München 34 97.2 37.9 +59.3 89
2 Borussia Dortmund 34 63.4 38.9 +24.5 73
3 Bayer Leverkusen 34 64.0 44.8 +19.2 59
4 RB Leipzig 34 66.3 50.2 +16.1 65
5 VfB Stuttgart 34 60.1 49.8 +10.3 62
6 1899 Hoffenheim 34 55.1 51.4 +3.7 61
7 SC Freiburg 34 48.6 47.8 +0.8 47
8 FSV Mainz 05 34 52.9 54.6 -1.7 40
9 1. FC Köln 34 50.9 54.9 -4.0 32
10 Eintracht Frankfurt 34 45.4 50.1 -4.7 44
11 Union Berlin 34 44.9 52.2 -7.3 39
12 Borussia Mönchengladbach 34 42.7 52.5 -9.8 38
13 Werder Bremen 34 40.4 54.3 -13.9 32
14 VfL Wolfsburg 34 47.1 61.8 -14.7 29
15 1. FC Heidenheim 34 47.5 63.4 -15.9 26
16 FC Augsburg 34 45.2 62.6 -17.4 43
17 Hamburger SV 34 38.3 56.9 -18.6 38
18 FC St. Pauli 34 30.5 56.2 -25.7 26
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