AI correctly predicted the Mount Pleasant Academy win.
The match finished 3–1, 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 Mais de 2.5 (4 metas) ✖ Incorreto
- Ambas as Equipes Marcam BTTS Sim Sim ✔ Correto
- 1X2 Mount Pleasant Academy Mount Pleasant Academy ✔ Correto
- Insights de placar exato 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 3-1 ✖ Incorreto
Modelo vs Mercado de Fechamento
| Resultado | Modelo | Fechando Mercado | Diferença | Sinal |
|---|---|---|---|---|
| Mount Pleasant Academy | 35.6% | 47.9% | -12.3 pp | Market Higher |
| Draw | 29.6% | 26.2% | +3.4 pp | Aligned |
| Robin Hood | 34.7% | 25.9% | +8.8 pp | Model Higher |
The closing market estimates Mount Pleasant Academy's win probability at 47.9%, compared with the model's estimate of 35.6%, a difference of 12.3 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 (Mount Pleasant Academy win 3–1).
Market Assessment
The market is materially more optimistic about Mount Pleasant Academy 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
- Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 4 goals materialised
- Both Teams To Score (Yes) matched the full-time result
What failed
- Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (4 goals)
- 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 Mount Pleasant Academy higher (47.9% vs model 35.6%, 12.3 pp), but the model's lean was validated (Mount Pleasant Academy win 3–1).
Linha do tempo de previsão
Como essa previsão passou de previsão para revisão em tempo integral.
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Jul 31, 2026 · 17:31 UTC Forecast generated
- Model 1X2 · Mount Pleasant Academy 35.6% · Draw 29.7% · Robin Hood 34.7%
- xG · Mount Pleasant Academy 1.31 — Robin Hood 1.29
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Jul 31, 2026 · 17:11 UTC Opening odds snapshot PRE30
- 1X2 odds · Mount Pleasant Academy 1.85 · Draw 3.38 · Robin Hood 3.43
- Implied 1X2 · Mount Pleasant Academy 47.9% · Draw 26.2% · Robin Hood 25.9%
- Bookmaker · Pinnacle
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Jul 31, 2026 · 17:31 UTC Closing snapshot recorded PRE1
- 1X2 odds · Mount Pleasant Academy 1.85 · Draw 3.38 · Robin Hood 3.43
- Implied 1X2 · Mount Pleasant Academy 47.9% · Draw 26.2% · Robin Hood 25.9%
- Bookmaker · Pinnacle
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Jul 31, 2026 · 17:30 UTC Kickoff
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FT Full-time result Mount Pleasant Academy win · 3–1
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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: Warning
- Large market gap (12 pp)
- No strong statistical edge
- Market has already priced much of the edge
- 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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