Estatísticas / Futebol / Germany. 2. Bundesliga / Dynamo Dresden vs Holstein Kiel

Dynamo Dresden vs Holstein Kiel Statistics & Analysis

Dynamo Dresden Dynamo Dresden
May 17, 2026 - 13:30
2 1.57
1 0.92
xG Accuracy: 87%
Holstein Kiel Holstein Kiel
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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 (3 goals) ✖ Incorrect
  • Ambas as Equipes Marcam BTTS Não Sim ✖ Incorrect
  • 1X2 Dynamo Dresden Dynamo Dresden ✔ Correct
  • Insights de placar exato 1-0 2-1 ✖ Incorrect

Briefing IA da partida

Resumo da partida IA

Leitura rápida sobre como o modelo lê esse confronto.

  • Liga: 2. Bundesliga
  • Calendário: Dynamo Dresden vs Holstein Kiel
  • Começo: 2026-05-17 13:30:00
  • 1X2 (modelo): Lar 51.0% · Empate 28.5% · Ausente 20.5%
  • xG (mostrando): Dynamo Dresden 1.57 — Holstein Kiel 0.92 (xG total ≈ 2.49)
  • Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): Under 2.5 goals
  • Modelo: 54.6% · Implícito: 38.9% · Borda de probabilidade: +15.7 pts · Est. EV: +39.2%
  • BTTS (modelo): Sim 49.2% · Não 50.8%
  • Pontuação correta (compartimento superior): 1-0 (13.0%)

Onde o EV é mostrado, é o retorno estimado por unidade de participação ao melhor preço decimal rastreado – o que não é a mesma coisa que uma lacuna de probabilidade bruta.

A pontuação correta permanece com alta variação mesmo quando uma linha é mais provável no papel.

Melhor aposta e motivos

O título principal do mecanismo é: 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.

As margens encolhem rapidamente se os preços se movem; sempre verifique novamente o número em seu livro.

FAQ

O que muda primeiro se as probabilidades mudarem?

Probabilidades implícitas e EV mudam imediatamente com o preço; as probabilidades do modelo neste instantâneo não são atualizadas até que o pipeline seja executado novamente. Atualize após a linha de material se mover.

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.

Por que 1X2 pode parecer pouco atraente e os totais não?

Os preços apertados de 1X2 muitas vezes incorporam uma divisão justa de três vias, de modo que o EV no vencedor da partida pode ficar negativo mesmo quando Over/Under ou BTTS ainda divergem do modelo – compare a linha 1X2 nas cartas de mercado com O/U e BTTS.

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 19, 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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2. Bundesliga 2. Bundesliga — Classificação
# EQUIPE PJ V E D PTS
1 FC Schalke 04 33 20 7 6 67
2 SV Elversberg 33 17 8 8 59
3 Hannover 96 33 16 11 6 59
4 SC Paderborn 07 33 17 8 8 59
5 SV Darmstadt 98 33 13 13 7 52
6 Hertha BSC 33 14 9 10 51
7 1. FC Kaiserslautern 33 15 4 14 49
8 1. FC Nürnberg 33 12 9 12 45
9 Karlsruher SC 33 12 8 13 44
10 VfL Bochum 33 10 11 12 41
11 Holstein Kiel 33 11 8 14 41
12 1. FC Magdeburg 33 12 3 18 39
13 Dynamo Dresden 33 10 8 15 38
14 Eintracht Braunschweig 33 10 7 16 37
15 Fortuna Düsseldorf 33 11 4 18 37
16 Arminia Bielefeld 33 9 9 15 36
17 SpVgg Greuther Fürth 33 9 7 17 34
18 Preußen Münster 33 6 12 15 30
# EQUIPE PJ GS GC +/- PTS
1 SV Elversberg 33 61 39 +22 59
2 Hannover 96 33 57 41 +16 59
3 SV Darmstadt 98 33 57 43 +14 52
4 SC Paderborn 07 33 57 45 +12 59
5 Dynamo Dresden 33 52 52 0 38
6 1. FC Magdeburg 33 52 57 -5 39
7 Karlsruher SC 33 52 62 -10 44
8 1. FC Kaiserslautern 33 51 47 +4 49
9 FC Schalke 04 33 49 31 +18 67
10 VfL Bochum 33 47 46 +1 41
11 Arminia Bielefeld 33 47 50 -3 36
12 Hertha BSC 33 46 38 +8 51
13 SpVgg Greuther Fürth 33 46 68 -22 34
14 1. FC Nürnberg 33 44 42 +2 45
15 Holstein Kiel 33 43 46 -3 41
16 Preußen Münster 33 38 58 -20 30
17 Eintracht Braunschweig 33 36 53 -17 37
18 Fortuna Düsseldorf 33 33 50 -17 37
# EQUIPE PJ xG xGC +/- PTS
1 FC Schalke 04 33 51.0 30.4 +20.6 67
2 SC Paderborn 07 33 58.1 38.1 +20.0 59
3 Hannover 96 33 55.4 38.5 +16.9 59
4 SV Elversberg 33 51.6 37.3 +14.3 59
5 1. FC Magdeburg 33 52.6 45.9 +6.7 39
6 Arminia Bielefeld 33 50.3 46.2 +4.1 36
7 VfL Bochum 33 51.9 48.6 +3.3 41
8 1. FC Kaiserslautern 33 46.2 44.1 +2.1 49
9 1. FC Nürnberg 33 46.2 44.2 +2.0 45
10 SV Darmstadt 98 33 52.1 51.8 +0.3 52
11 Dynamo Dresden 33 43.2 43.9 -0.7 38
12 Hertha BSC 33 44.7 51.4 -6.7 51
13 Fortuna Düsseldorf 33 40.3 49.4 -9.1 37
14 Eintracht Braunschweig 33 36.7 48.1 -11.4 37
15 SpVgg Greuther Fürth 33 39.4 51.4 -12.0 34
16 Holstein Kiel 33 41.0 53.1 -12.1 41
17 Preußen Münster 33 36.7 55.9 -19.2 30
18 Karlsruher SC 33 42.5 61.9 -19.4 44
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