AI correctly predicted the Nottingham Forest win.
The match finished 0–2, 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 (2 metas) ✔ Correto
- Ambas as Equipes Marcam BTTS Sim Não ✖ Incorreto
- 1X2 Nottingham Forest Nottingham Forest ✔ Correto
- Insights de placar exato 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 0-2 ✖ Incorreto
Modelo vs Mercado de Fechamento
| Resultado | Modelo | Fechando Mercado | Diferença | Sinal |
|---|---|---|---|---|
| Notts County | 29.1% | 17.8% | +11.3 pp | Model Edge |
| Draw | 28.0% | 21.9% | +6.1 pp | Model Higher |
| Nottingham Forest | 43.0% | 60.3% | -17.4 pp | Market Higher |
The closing market estimates Nottingham Forest's win probability at 60.3%, compared with the model's estimate of 43.0%, a difference of 17.4 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: PRE10.
Após o tempo integral, a inclinação direcional do modelo correspondeu ao resultado (Nottingham Forest win 0–2).
Market Assessment
The market is materially more optimistic about Nottingham Forest than the current fair estimate.
- Investors may be incorporating information not fully reflected in the baseline model.
- Tournament-specific context can shift market pricing.
Post Match Insights
What worked
- Under 2.5 goals aligned with the xG profile
What failed
- Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
- Exact score: outside the model's top score bins
Market lesson
Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced Nottingham Forest higher (60.4% vs model 43.0%, 17.4 pp), but the model's lean was validated (Nottingham Forest win 0–2).
Linha do tempo de previsão
Como essa previsão passou de previsão para revisão em tempo integral.
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Jul 18, 2026 · 20:35 UTC Forecast generated
- Model 1X2 · Notts County 29.1% · Draw 28.0% · Nottingham Forest 42.9%
- xG · Notts County 1.29 — Nottingham Forest 1.31
-
Jul 18, 2026 · 13:48 UTC Opening odds snapshot PRE30
- 1X2 odds · Notts County 4.99 · Draw 4.05 · Nottingham Forest 1.47
- Implied 1X2 · Notts County 17.8% · Draw 21.9% · Nottingham Forest 60.3%
- Bookmaker · Pinnacle
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Jul 18, 2026 · 14:04 UTC Closing snapshot recorded PRE10
- 1X2 odds · Notts County 4.99 · Draw 4.05 · Nottingham Forest 1.47
- Implied 1X2 · Notts County 17.8% · Draw 21.9% · Nottingham Forest 60.3%
- Bookmaker · Pinnacle
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Jul 18, 2026 · 14:00 UTC Kickoff
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FT Full-time result Nottingham Forest win · 0–2
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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: Warning
- Large market gap (17 pp)
- No strong statistical edge
- Pricing remains divergent
- Validation warning
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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