AI correctly predicted the Novosibirsk win.
The match finished 0–1, validating the model's directional assessment.
Mercados rastreados vs resultado em tempo integral
Cada linha compara o modelo lean pré-jogo com o resultado final.
- Mercado Previsão Resultado Resultado
- Mais / Menos 2.5 Menos de 2.5 Menos de 2.5 (1 metas) ✔ Correto
- Ambas as Equipes Marcam BTTS Sim Não ✖ Incorreto
- 1X2 Novosibirsk Novosibirsk ✔ Correto
- Insights de placar exato 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 0-1 ✔ Correto
Modelo vs Mercado de Fechamento
| Resultado | Modelo | Fechando Mercado | Diferença | Sinal |
|---|---|---|---|---|
| Kaluga | 33.9% | 27.2% | +6.7 pp | Model Higher |
| Draw | 29.5% | 26.9% | +2.5 pp | Aligned |
| Novosibirsk | 36.6% | 45.9% | -9.2 pp | Market Higher |
The closing market estimates Novosibirsk's win probability at 45.9%, compared with the model's estimate of 36.6%, a difference of 9.2 percentage points. This highlights a disagreement between the model and market consensus, without indicating which view is ultimately correct.
Model probabilities are generated from the statistical xG model using a Poisson distribution. Closing market probabilities are derived from consensus closing 1X2 odds after margin removal. Values represent implied probabilities rather than betting recommendations. Closing snapshot: PRE1.
Após o tempo integral, a inclinação direcional do modelo correspondeu ao resultado (Novosibirsk win 0–1).
Market Assessment
The market and model broadly agree on Novosibirsk. The remaining divergence may reflect differences in team-strength assumptions rather than a directional disagreement.
- Monitor line movement before kickoff — not a betting recommendation.
Post Match Insights
What worked
- Under 2.5 goals aligned with the xG profile
- Exact score 0–1 fell within the model's highlighted bins
What failed
- Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
Market lesson
Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced Novosibirsk higher (45.8% vs model 36.6%, 9.2 pp), but the model's lean was validated (Novosibirsk win 0–1).
Linha do tempo de previsão
Como essa previsão passou de previsão para revisão em tempo integral.
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Jul 26, 2026 · 19:25 UTC Forecast generated
- Model 1X2 · Kaluga 33.9% · Draw 29.5% · Novosibirsk 36.6%
- xG · Kaluga 1.29 — Novosibirsk 1.31
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Jul 26, 2026 · 10:31 UTC Opening odds snapshot PRE30
- 1X2 odds · Kaluga 3.30 · Draw 3.34 · Novosibirsk 1.96
- Implied 1X2 · Kaluga 27.2% · Draw 26.9% · Novosibirsk 45.9%
- Bookmaker · Marathonbet
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Jul 26, 2026 · 11:00 UTC Closing snapshot recorded PRE1
- 1X2 odds · Kaluga 3.30 · Draw 3.34 · Novosibirsk 1.96
- Implied 1X2 · Kaluga 27.2% · Draw 26.9% · Novosibirsk 45.9%
- Bookmaker · Marathonbet
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Jul 26, 2026 · 11:00 UTC Kickoff
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FT Full-time result Novosibirsk win · 0–1
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FT Prediction validated Directional lean matched full-time result
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Archived Prediction review
Instantâneo histórico
Congelado no início da partida — a saída do modelo como estava antes do início da partida.
Métricas pré-jogo (contexto histórico)
- Validation: Pass
- No strong statistical edge
- Direction agrees with model lean
- Validation passed
Validation Report
Immutable SnapshotModel Performance
This prediction contributes to:
- Primary Bets ROI (180d): -100.0%
Revise as perguntas frequentes
- Quão precisa foi a previsão?
- Esta página classifica os mercados direcionais (1X2, Acima/Abaixo de 2,5, BTTS) em relação ao resultado em tempo integral. A nota de previsão reflete quantos desses mercados monitorados correspondiam à realidade.
- O que a precisão do xG mede?
- A precisão xG compara o perfil de gols esperados antes do jogo do modelo com o placar real - e não se todos os mercados foram atingidos. Uma revisão direcional forte pode coexistir com uma pontuação moderada de precisão de xG.
- Por que a pontuação exata não foi prevista?
- Os resultados de pontuação correta são caudas de baixa probabilidade, mesmo quando o modelo lê bem o perfil da partida. Destacamos as categorias de pontuação máxima para contexto; perder a linha exata não invalida uma revisão direcional.
- Isso melhora o registro de IA?
- Cada partida finalizada é registrada em nosso pipeline de validação. As taxas de acerto agregadas e os estudos de CLV são publicados separadamente — esta página é a trilha de auditoria por partida.
As previsões são apenas para fins informativos. Sempre jogue com responsabilidade e dentro dos seus limites. O desempenho passado não garante resultados futuros.
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Segunda Liga A - Divisão A Ouro — Classificação
| # | EQUIPE | J | V | E | D | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Rodina Moscou II | 10 | 7 | 2 | 1 | 23 |
| 2 | Dinamo Kirov | 10 | 6 | 2 | 2 | 20 |
| 3 | Dinamo Bryansk | 10 | 4 | 3 | 3 | 15 |
| 4 | Mashuk-KMV | 10 | 2 | 6 | 2 | 12 |
| 5 | Dinamo Vladivostok | 10 | 3 | 3 | 4 | 12 |
| 6 | Novosibirsk | 10 | 3 | 3 | 4 | 12 |
| 7 | Alaniya Vladikavkaz | 10 | 2 | 5 | 3 | 11 |
| 8 | Volgar Astrakhan | 10 | 1 | 7 | 2 | 10 |
| 9 | FK Sokol Saratov | 10 | 1 | 5 | 4 | 8 |
| 10 | Kaluga | 10 | 0 | 6 | 4 | 6 |
| # | EQUIPE | J | GM | GS | +/- | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Rodina Moscou II | 10 | 19 | 7 | +12 | 23 |
| 2 | Novosibirsk | 10 | 12 | 13 | -1 | 12 |
| 3 | Dinamo Kirov | 10 | 11 | 7 | +4 | 20 |
| 4 | Alaniya Vladikavkaz | 10 | 10 | 8 | +2 | 11 |
| 5 | Dinamo Bryansk | 10 | 10 | 12 | -2 | 15 |
| 6 | FK Sokol Saratov | 10 | 10 | 17 | -7 | 8 |
| 7 | Mashuk-KMV | 10 | 8 | 8 | 0 | 12 |
| 8 | Volgar Astrakhan | 10 | 8 | 9 | -1 | 10 |
| 9 | Dinamo Vladivostok | 10 | 7 | 8 | -1 | 12 |
| 10 | Kaluga | 10 | 5 | 11 | -6 | 6 |
