Universitatea Cluj vs Arges Pitesti Statistics & Analysis

Universitatea Cluj

May 02, 2026 - 17:30

1 1.15

0 0.89

xG Accuracy: 75%

Arges Pitesti

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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 Abaixo de 2.5 (1 goals) ✔ Correct
Ambas as Equipes Marcam BTTS Não Não ✔ Correct
1X2 Universitatea Cluj Universitatea Cluj ✔ Correct
Insights de placar exato 1-0 1-0 ✔ Correct

Briefing IA da partida

Resumo da partida IA

Leitura rápida sobre como o modelo lê esse confronto.

Liga: Liga I
Calendário: Universitatea Cluj vs Arges Pitesti
Começo: 2026-05-02 15:00:00
1X2 (modelo): Lar 40.0% · Empate 33.6% · Ausente 26.5%
xG (mostrando): Universitatea Cluj 1.15 — Arges Pitesti 0.89 (xG total ≈ 2.04)
Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): Under 2.5 goals
Modelo: 66.6% · Implícito: 57.4% · Borda de probabilidade: +9.2 pts · Est. EV: +9.9%
BTTS (modelo): Sim 42.0% · Não 58.0%
Pontuação correta (compartimento superior): 1-0 (15.0%)

Use os cartões para níveis; este texto apenas reafirma as mesmas informações em forma narrativa.

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.

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.

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.

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.

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 17, 2026 (UTC)

Como usar isso

Sem linha principal, compare as linhas +EV nos cartões de mercado abaixo (não só o 1X2).
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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Liga I — Classificação

#	EQUIPE	J	V	E	D	Pts
1	Universitatea Craiova	8	5	1	2	46
2	Universitatea Cluj	8	6	0	2	45
3	CFR 1907 Cluj	9	4	3	2	42
4	Dinamo Bucuresti	9	3	3	3	38
5	Rapid	9	1	2	6	33
6	Arges Pitesti	9	1	3	5	31
7	FCSB	30	13	7	10	46
8	Uta Arad	30	11	10	9	43
9	FC Botosani	30	11	9	10	42
10	Oţelul	30	11	8	11	41
11	Farul Constanta	30	10	7	13	37
12	Petrolul Ploiesti	30	7	11	12	32
13	Csikszereda	30	8	8	14	32
14	Unirea Slobozia	30	7	4	19	25
15	AFC Hermannstadt	30	5	8	17	23
16	Metaloglobus	30	2	6	22	12

#	EQUIPE	J	GM	GS	+/-	Pts
1	FCSB	30	48	40	+8	46
2	Oţelul	30	39	32	+7	41
3	Farul Constanta	30	39	37	+2	37
4	Uta Arad	30	39	44	-5	43
5	FC Botosani	30	37	29	+8	42
6	Csikszereda	30	30	58	-28	32
7	AFC Hermannstadt	30	29	50	-21	23
8	Unirea Slobozia	30	27	46	-19	25
9	Metaloglobus	30	25	66	-41	12
10	Petrolul Ploiesti	30	24	31	-7	32
11	Universitatea Cluj	8	12	5	+7	45
12	Dinamo Bucuresti	9	12	11	+1	38
13	Rapid	9	8	14	-6	33
14	Universitatea Craiova	8	7	6	+1	46
15	CFR 1907 Cluj	9	7	6	+1	42
16	Arges Pitesti	9	5	9	-4	31

#	EQUIPE	J	xG	xGC	+/-	Pts
1	FCSB	30	50.6	28.2	+22.4	46
2	Dinamo Bucuresti	9	43.7	24.3	+19.4	38
3	Universitatea Craiova	8	37.5	24.4	+13.1	46
4	Oţelul	30	41.3	33.1	+8.2	41
5	Farul Constanta	30	37.8	33.2	+4.6	37
6	CFR 1907 Cluj	9	34.8	32.4	+2.4	42
7	Rapid	9	35.3	33.2	+2.1	33
8	FC Botosani	30	33.9	32.2	+1.7	42
9	Universitatea Cluj	8	32.0	30.8	+1.2	45
10	Arges Pitesti	9	26.0	25.8	+0.2	31
11	AFC Hermannstadt	30	29.8	31.9	-2.1	23
12	Petrolul Ploiesti	30	28.9	34.5	-5.6	32
13	Uta Arad	30	33.5	42.0	-8.5	43
14	Unirea Slobozia	30	26.9	39.8	-12.9	25
15	Metaloglobus	30	23.1	42.4	-19.3	12
16	Csikszereda	30	22.9	49.8	-26.9	32