1X2 模型 EV
- 傾向
- 杜姆布拉維塔
- 模型概率
- 35.2%
- 市場概率
- 51.1%
- 差異
- -16.0 pp
- 風險調整後的EV（P1.5）
- -22.4%
無價值優勢
杜姆布拉維塔 對 赫曼施塔特 預測
模型傾向於 杜姆布拉維塔，但市場意見不同——僅供監控。
無主要投注
3.0/10
OddsGPT AI信心分數使用 AI 機率、市場信號、xG 數據和表現指標來衡量預測可靠性。較高的分數反映了更強的模型信心和數據支持，幫助用戶識別更高質量的機會。
OddsGPT AI信心分數使用 AI 機率、市場信號、xG 數據和表現指標來衡量預測可靠性。較高的分數反映了更強的模型信心和數據支持，幫助用戶識別更高質量的機會。
原因
市場衝突
模型傾向與市場定價/漂移不一致。
其他因素
- 市場質量風險
共識 EV
+0.8%
使用市場調整後的概率計算。 模型概率部分向市場預期調整，以減少錯誤信號。
決策模型與市場差距
16.0 pp
選定結果的決策模型概率與無水市場概率之間的差異。
可靠性
54/100 · 中等
可靠性衡量預測信號的質量。 它考慮了： • 模型驗證 • 市場一致性 • 數據質量 • 書商覆蓋範圍 • 市場變動一致性 它不代表贏的概率。
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預測概覽
基礎預測模型
這些概率是由基礎 xG 得分模擬（泊松模型）生成的，顯示了在決策層校準之前的預期比賽結果分佈。
這些概率是由基礎 xG 得分模擬（泊松模型）生成的，顯示了在決策層校準之前的預期比賽結果分佈。
來自基於 xG 的得分模型的原始比賽結果概率。
決策模型與市場
決策模型應用額外校準（包括低分相關性調整），以生成決策引擎用於價值計算、EV估算和主要投注決策的概率。
決策模型應用額外校準（包括低分相關性調整），以生成決策引擎用於價值計算、EV估算和主要投注決策的概率。
| 決策模型 | 35.2% |
| 市場（無水位） | 51.1% |
| 差異 | +16.0 pp |
市場信號與模型衝突
為什麼投注被阻止？
正面因素
- ✓正向共識 EV（低於主要門檻）+0.8% · 需要 ≥ +5.0%
- ✓明確的方向性模型信號： 杜姆布拉維塔
風險因素
- ✗xG 不確定性升高由於校準不確定性，模型信心降低
- ✗市場定價與模型偏好衝突
- ✗異常價格被排除在主要門檻之外+48% EV → 共識 +0.8%
市場情報
市場變動 · AFC Hermannstadt · ↓ -7.5%
廣度
2/8
Books moving same direction
Marathonbet
↓ -7.6%
1xBet
↓ -7.5%
波動分數
18 (C)
移動分數（0–100）評估市場變動的強度——縮水（價格下降）或漂移（價格上升）。 A+ · ≥75 且有 3+ 書商反應——最強的多書商信號 A · ≥60 且有 2+ 書商——強烈的多書商信號 B · ≥40——中等變動；確認尚未完成 C · 低於 40，死/流動性差或波動——信號有限
階段波動性
狀態Volatile market
CLV等待關盤
參考博彩公司1xBet
⚠ 市場走向偏向 AFC Hermannstadt，但模型仍然看好另一方。
市場決策（模型 vs 市場）
每張卡片比較模型機率與無水位（或最佳可用）市場價格，然後顯示風險調整後或原始的期望值。
正期望值是一個定價信號，而非主要投注指引。
每張卡片比較模型機率與無水位（或最佳可用）市場價格，然後顯示風險調整後或原始的期望值。 正期望值是一個定價信號，而非主要投注指引。
大小球2.5
- 傾向
- 小於2.5球
- 模型概率 (小球)
- 51.8%
- 市場概率 (小球)
- 51.1%
- 差異
- +0.7 pp
- 風險調整後的期望值
- -7.7%
無價值優勢
總進球數（模型）
雙方進球（是）
- 傾向
- 是
- 模型概率
- 54.5%
- 市場概率
- 51.4%
- 差異
- +3.1 pp
- 風險調整後的期望值
- -7.7%
無價值優勢
雙方進球是 54.5%
雙方進球否 45.5%
波膽
- 最高比分
- 1-1
- 模型概率 (1-1)
- 12.6%
- 市場概率 (1-1)
- 14.9%
- 差異
- -2.3 pp
- 市場賠率下的期望值
- -15.6%
無價值
模型前五名比分
- 1-1 12.6%
- 0-1 9.7%
- 1-0 9.7%
- 1-2 8.2%
- 2-1 8.2%
比賽階段: 即將開始
決策生命周期
當前階段: 市場監控
-
預測已生成
-
市場已比較進場 3.72
-
驗證通過
-
結束已記錄結束中 等待中 預計在開球前
-
CLV已評估CLV 待處理
最終結論
無主要投注
決策模型估計 杜姆布拉維塔 為 35.2%，與無抽水市場概率 51.1% 比較。
決策摘要
- 決策模型識別 杜姆布拉維塔 為價值方 (35.2%)
- 市場定價與模型傾向衝突
- 模型與市場的分歧阻礙主要定義大小
- 市場質量/價格可靠性不足以作為主要
- 優勢未達主要門檻
- 由於校準不確定性，模型信心降低
行動
監控收盤市場並用 CLV 驗證。
OddsGPT 決策引擎 2.5.0 · 僅供教育參考 · 非個人化建議
羅馬尼亞. 羅馬尼亞乙級聯賽 預測
