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Al Okhdood vs Al-Ettifaq Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Al Okhdood Al Okhdood
Apr 30, 2026 - 16:00
1 1.16
3 1.63
xG Accuracy: 66%
Al-Ettifaq Al-Ettifaq
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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
  • Über / Unter 2,5 Unter 2,5 Über 2,5 (4 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 Al-Ettifaq Al-Ettifaq ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-2, 0-2, 1-0 1-3 ✖ Incorrect

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KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Unten finden Sie einen kompakten Schnappschuss, bei dem die Zahlen an erster Stelle stehen und der auf die gleiche Engine wie die Karten oben ausgerichtet ist.

  • Liga: Pro League
  • Vorrichtung: Al Okhdood vs Al-Ettifaq
  • Beginnen: 2026-04-30 16:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 25.7% · Ziehen 27.6% · Weg 46.8%
  • xG (zeigt): Al Okhdood 1.16 — Al-Ettifaq 1.63 (insgesamt xG ≈ 2.79)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 47.2% · Impliziert: 41.8% · Wahrscheinlichkeitskante: +5.4 pts · Geschätzt. EV: +12.3%
  • BTTS (Modell): Ja 56.7% · NEIN 43.3%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (11.6%)

Verwenden Sie die Karten zum Aufteilen; Dieser Text wiederholt dieselben Eingaben nur in narrativer Form.

Der Status eines frühen Spiels kann dazu führen, dass realisierte Tore von den Prognosen vor dem Anstoß abweichen.

Bester Tipp und Begründung

Die Hauptüberschrift der Engine lautet: Under 2.5 goals.

Die Modellwahrscheinlichkeit wird mit der impliziten Wahrscheinlichkeit aus den Quoten verglichen, um eine Wahrscheinlichkeitskante hervorzuheben. EV verwendet die gleiche Modellwahrscheinlichkeit mit dem besten verfolgten Dezimalpreis.

Wenn mehrere Märkte in der Nähe von +EV liegen, halten Sie die Einsätze gering – Korrelation bedeutet, dass sich die Kanten nicht sauber addieren.

FAQ

Warum sieht 1X2 möglicherweise unattraktiv aus, während dies bei Gesamtzahlen nicht der Fall ist?

Enge 1X2-Preise beinhalten oft eine faire Dreieraufteilung, sodass der EV beim Matchwinner negativ bleiben kann, selbst wenn Over/Under oder BTTS immer noch vom Modell abweichen – vergleichen Sie die 1X2-Reihe auf den Marktkarten mit O/U und BTTS.

Wer hat auf dem Match-Winner-Markt die Nase vorn?

Verwenden Sie die 1X2-Modellprozentsätze in der Zusammenfassung und der 1X2-Marktkarte: Die Seite mit dem höchsten Modell-% ist das Modell-Lean, aber überprüfen Sie EV – ein Lean kann nach den Preisen immer noch -EV ​​sein.

Sichererer Markt als korrekter Score?

Über Märkte mit mehr Liquidität und glatteren Preisen (oft 1X2 oder O/U 2,5 aus vielen Büchern) lässt sich in der Regel leichter nachdenken als über Long-Tail-Correct-Score-Preise; Lesen Sie immer noch EV auf jedem Bein.

Wie soll ich EV im Vergleich zu einer Wahrscheinlichkeitslücke lesen?

Wahrscheinlichkeitskante = Modellwahrscheinlichkeit minus implizite Wahrscheinlichkeit (hier angegeben in Prozentpunkten). EV ≈ Modellwahrscheinlichkeit × bestverfolgte Dezimalquote − 1, angezeigt als Rendite pro Einsatzeinheit. Es handelt sich um verwandte, aber nicht austauschbare Bezeichnungen.

Risikofaktoren

  • Preisbewegung: implizierte Wahrscheinlichkeiten und EV-Bewegung mit Quoten.
  • Stichproben-/Datenlücken: Ligen mit geringen Informationen erweitern die Prognosebänder.
  • In-Play-Status: Tore und rote Karten werden hier nicht modelliert.
  • Scoreline-Varianz: Die wahrscheinlichste Scoreline ist in der Regel immer noch ein Ergebnis mit niedriger absoluter Wahrscheinlichkeit (oft deutlich unter 20 %).

Methodik

  • Eingaben: Gleiches strukturiertes Faktenpaket wie die öffentliche Vorhersageseite (xG/Poisson-Snapshot, Markt-EV, sofern verfügbar, Entscheidungs-Engine v2).
  • Compliance: Nur pädagogischer Rahmen; keine individuelle Beratung.

Zuletzt aktualisiert

May 23, 2026 (UTC)

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Pro League Pro League — Tabelle
# TEAM SP S U N PKT
1 Al-Nassr 34 28 2 4 86
2 Al-Hilal Saudi FC 34 25 9 0 84
3 Al-Ahli Jeddah 34 25 6 3 81
4 Al-Qadisiyah FC 34 23 8 3 77
5 Al-Ittihad FC 34 16 7 11 55
6 Al Taawon 34 15 8 11 53
7 Al-Ettifaq 34 14 8 12 50
8 NEOM 34 12 9 13 45
9 Al-Hazm 34 11 9 14 42
10 Al-Fayha 34 10 8 16 38
11 Al-Fateh 34 9 10 15 37
12 Al Khaleej Saihat 34 10 7 17 37
13 Al Shabab 34 8 11 15 35
14 Al Kholood 34 9 6 19 33
15 Al Riyadh 34 7 9 18 30
16 Damac 34 6 11 17 29
17 Al Okhdood 34 5 5 24 20
18 Al Najma 34 3 7 24 16
# TEAM SP ET GT +/- PKT
1 Al-Nassr 34 91 28 +63 86
2 Al-Hilal Saudi FC 34 85 27 +58 84
3 Al-Qadisiyah FC 34 83 34 +49 77
4 Al-Ahli Jeddah 34 71 25 +46 81
5 Al Taawon 34 59 46 +13 53
6 Al-Ittihad FC 34 55 48 +7 55
7 Al Khaleej Saihat 34 54 62 -8 37
8 Al-Ettifaq 34 51 55 -4 50
9 Al Shabab 34 44 57 -13 35
10 NEOM 34 43 48 -5 45
11 Al-Fayha 34 41 54 -13 38
12 Al-Fateh 34 41 55 -14 37
13 Al Kholood 34 39 61 -22 33
14 Al-Hazm 34 38 57 -19 42
15 Al Riyadh 34 35 63 -28 30
16 Damac 34 32 55 -23 29
17 Al Najma 34 32 76 -44 16
18 Al Okhdood 34 27 70 -43 20
# TEAM SP xG xGC +/- PKT
1 Al-Hilal Saudi FC 34 67.1 25.3 +41.8 84
2 Al-Nassr 34 67.0 25.7 +41.3 86
3 Al-Ahli Jeddah 34 57.5 25.4 +32.1 81
4 Al-Qadisiyah FC 34 62.9 35.2 +27.7 77
5 Al-Ittihad FC 34 49.5 41.2 +8.3 55
6 NEOM 34 45.8 39.4 +6.4 45
7 Al Shabab 34 44.1 44.7 -0.6 35
8 Al Khaleej Saihat 34 42.0 44.5 -2.5 37
9 Al Taawon 34 42.0 44.7 -2.7 53
10 Al-Fateh 34 41.1 44.8 -3.7 37
11 Al Riyadh 34 41.4 50.5 -9.1 30
12 Al-Fayha 34 33.3 43.4 -10.1 38
13 Al-Hazm 34 34.1 47.4 -13.3 42
14 Damac 34 25.1 38.5 -13.4 29
15 Al Kholood 34 32.9 48.7 -15.8 33
16 Al-Ettifaq 34 39.0 56.5 -17.5 50
17 Al Najma 34 28.1 61.0 -32.9 16
18 Al Okhdood 34 26.8 62.8 -36.0 20
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