AI correctly predicted the Bayern München Sub-19 win.
The match finished 4–0, 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 Mais de 2.5 (4 metas) ✖ Incorreto
- Ambas as Equipes Marcam BTTS Sim Não ✖ Incorreto
- 1X2 Bayern München Sub-19 Bayern München Sub-19 ✔ Correto
- Insights de placar exato 1-1, 1-0, 2-1, 0-1, 2-0 4-0 ✖ Incorreto
Modelo vs Mercado de Fechamento
| Resultado | Modelo | Fechando Mercado | Diferença | Sinal |
|---|---|---|---|---|
| Bayern München Sub-19 | 41.9% | 76.9% | -35.0 pp | Market Higher |
| Draw | 29.3% | 12.7% | +16.6 pp | Model Edge |
| Unterhaching Sub-19 | 28.8% | 10.4% | +18.4 pp | Model Edge |
The closing market estimates Bayern München Sub-19's win probability at 76.9%, compared with the model's estimate of 41.9%, a difference of 35.0 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 (Bayern München Sub-19 win 4–0).
Post Match Insights
What worked
- Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 4 goals materialised
What failed
- Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
- Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (4 goals)
Market lesson
Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced Bayern München Sub-19 higher (76.9% vs model 41.9%, 35.0 pp), but the model's lean was validated (Bayern München Sub-19 win 4–0).
Linha do tempo de previsão
Como essa previsão passou de previsão para revisão em tempo integral.
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Aug 09, 2026 · 08:59 UTC Forecast generated
- Model 1X2 · Bayern München Sub-19 41.9% · Draw 29.3% · Unterhaching Sub-19 28.8%
- xG · Bayern München Sub-19 1.44 — Unterhaching Sub-19 1.16
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Aug 09, 2026 · 08:30 UTC Opening odds snapshot PRE30
- 1X2 odds · Bayern München Sub-19 1.17 · Draw 7.09 · Unterhaching Sub-19 8.64
- Implied 1X2 · Bayern München Sub-19 76.9% · Draw 12.7% · Unterhaching Sub-19 10.4%
- Bookmaker · Pinnacle
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Aug 09, 2026 · 08:59 UTC Closing snapshot recorded PRE1
- 1X2 odds · Bayern München Sub-19 1.17 · Draw 7.09 · Unterhaching Sub-19 8.64
- Implied 1X2 · Bayern München Sub-19 76.9% · Draw 12.7% · Unterhaching Sub-19 10.4%
- Bookmaker · Pinnacle
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Aug 09, 2026 · 09:00 UTC Kickoff
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FT Full-time result Bayern München Sub-19 win · 4–0
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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.
Rótulo histórico: Originally displayed as "Wait for validation".
Métricas pré-jogo (contexto histórico)
- Validation: Fail
- Large market gap (35 pp)
- No strong statistical edge
- Market strongly disagrees on price
- Validation failed
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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