1X2-Modell-EV
- Tendenz
- Uthai Thani
- Modellwahrscheinlichkeit
- 36.6%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 64.0%
- Differenz
- -27.4 pp
- Risikoadjustierter EV (P1.5)
- -24.0%
Kein Value-Edge
Uthai Thani vs Rasi Salai United Vorhersage
Die Modelltendenz ist kein Primary-Tipp — unten nur eine Antwort.
Kein Primary-Tipp
4.1/10
OddsGPT KI-Vertrauensscoremisst die Vorhersagezuverlässigkeit mithilfe von KI-Wahrscheinlichkeit, Marktsignalen, xG-Daten und Leistungsindikatoren. Eine höhere Punktzahl spiegelt ein stärkeres Modellvertrauen und eine stärkere Datenunterstützung wider und hilft Benutzern, Chancen mit höherer Qualität zu identifizieren.
OddsGPT KI-Vertrauensscoremisst die Vorhersagezuverlässigkeit mithilfe von KI-Wahrscheinlichkeit, Marktsignalen, xG-Daten und Leistungsindikatoren. Eine höhere Punktzahl spiegelt ein stärkeres Modellvertrauen und eine stärkere Datenunterstützung wider und hilft Benutzern, Chancen mit höherer Qualität zu identifizieren.
Grund
Markqualitätsrisiko
Preiszuverlässigkeit ist schwach (dünne Abdeckung, Ausreißerquote oder geringe Bookie-Übereinstimmung).
Weitere Faktoren
- Kalibrierungsrisiko
Konsens EV
+14.0%
Berechnet anhand einer marktbereinigten Wahrscheinlichkeit. Die Modellwahrscheinlichkeit wird teilweise an die Markterwartung angepasst, um Fehlalarme zu reduzieren.
Modell-Markt-Lücke
27.4 pp
Differenz zwischen der Entscheidungsmodellwahrscheinlichkeit und der No-Vig-Marktwahrscheinlichkeit für das ausgewählte Ergebnis.
Zuverlässigkeit
62/100 · Mäßig
Die Zuverlässigkeit misst die Qualität des Vorhersagesignals. Es berücksichtigt: • Modellvalidierung • Marktausrichtung • Datenqualität • Buchmacherberichterstattung • Konsistenz der Marktbewegungen Es stellt nicht die Gewinnwahrscheinlichkeit dar.
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Vorhersageübersicht
KI-Modellansicht
Diese Wahrscheinlichkeiten werden aus der Basis-xG-Scoring-Simulation (Poisson-Modell) generiert. Sie zeigen die erwartete Verteilung der Spielergebnisse vor der Kalibrierung der Entscheidungsebene.
Diese Wahrscheinlichkeiten werden aus der Basis-xG-Scoring-Simulation (Poisson-Modell) generiert. Sie zeigen die erwartete Verteilung der Spielergebnisse vor der Kalibrierung der Entscheidungsebene.
Rohe Spielausgangswahrscheinlichkeiten aus dem xG-basierten Bewertungsmodell.
Modell vs. Markt
Das Entscheidungsmodell wendet eine zusätzliche Kalibrierung an (einschließlich Korrelationsanpassungen bei niedriger Punktzahl), um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, die von der Entscheidungsmaschine für die Wertberechnung, die EV-Schätzung und primäre Wettentscheidungen verwendet wird.
Das Entscheidungsmodell wendet eine zusätzliche Kalibrierung an (einschließlich Korrelationsanpassungen bei niedriger Punktzahl), um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, die von der Entscheidungsmaschine für die Wertberechnung, die EV-Schätzung und primäre Wettentscheidungen verwendet wird.
| KI-Modell | 36.6% |
| Markt (ohne Vig) | 64.0% |
| Differenz | +27.4 pp |
Die Richtung stimmt mit der Neigung des Modells überein. Die Preisgestaltung ist immer noch unterschiedlich
Warum ist die Wette gesperrt?
Positive Faktoren
- ✓Konsens-EV erfüllt primäres Gate (≥ +5,0 %)+14.0%
- ✓Klare Modelltendenz: Uthai Thani
Risikofaktoren
- ✗Erhöhtes xG – Vorsicht bei der KalibrierungDie Modellzuverlässigkeit ist aufgrund der Kalibrierungsunsicherheit verringert
- ✗Der Markt bewegte sich gegen Rasi Salai United4.75 → 6.5 · ↑ +36.8%
Marktintelligenz
Marktdrift · Rasi Salai United · ↑ +36.8%
Breite
2/8
Bücher in gleicher Richtung
Bet365 Sharp
↑ +36.8%
BetVictor
↑ +5.0%
Move-Score
58 (B)
Der Move Score (0–100) bewertet, wie stark eine Marktbewegung ist – Steam (Verkürzung) oder Drift (Verlängerung). A+ · ≥75 mit 3+ reagierenden Büchern – stärkste Multi-Book-Überzeugung A · ≥60 mit 2+ Büchern – starkes Multi-Buch-Signal B · ≥40 – mäßige Bewegung; Bestätigung unvollständig C · Unter 40, tot/illiquide oder volatil – begrenzte Überzeugung
PhaseScharfe Preisanpassung
StatusSharp-geführte Bewegung
CLVWarten auf Close
ReferenzbuchBet365
Die breite Marktdrift unterstützt die gleiche Richtung wie die Modellneigung.
Marktentscheidungen (Modell vs Markt)
Jede Karte vergleicht die Modellwahrscheinlichkeit mit dem No-Vig- (oder besten verfügbaren) Marktpreis und zeigt einen risikoadjustierten oder rohen EV.
Positiver EV ist ein Preissignal, keine Primary-Wettanweisung.
Jede Karte vergleicht die Modellwahrscheinlichkeit mit dem No-Vig- (oder besten verfügbaren) Marktpreis und zeigt einen risikoadjustierten oder rohen EV. Positiver EV ist ein Preissignal, keine Primary-Wettanweisung.
Über / Unter 2.5
- Tendenz
- Unter 2.5
- Modellwahrscheinlichkeit (Unter)
- 51.8%
- Marktwahrscheinlichkeit (Unter)
- 44.7%
- Differenz
- +7.1 pp
- Risikoadjustierter EV
- -5.4%
Kein Value-Edge
Tore gesamt (Modell)
BTTS (Ja)
- Tendenz
- Ja
- Modellwahrscheinlichkeit
- 54.5%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 50.9%
- Differenz
- +3.6 pp
- Risikoadjustierter EV
- -6.9%
Kein Value-Edge
BTTS Ja 54.5%
BTTS-Nr 45.5%
Genaues Ergebnis
- Top-Ergebnis
- 1-1
- Modellwahrscheinlichkeit (1-1)
- 12.5%
- Marktwahrscheinlichkeit (1-1)
- 11.8%
- Differenz
- +0.7 pp
- EV zum Marktpreis
- +6.2%
Positiver Edge
Top-5-Ergebnisse des Modells
- 1-1 12.5%
- 1-0 9.9%
- 0-1 9.4%
- 2-1 8.3%
- 1-2 8.0%
Spielphase: Bevorstehend
Entscheidungslebenszyklus
Aktuelle Stufe: Marktüberwachung
-
Prognose erstellt
-
Markt verglichenEinstieg 6.5
-
Validierung bestanden
-
Closing erfasstClosing Wartend Erwartet vor Anpfiff
-
CLV bewertetCLV Ausstehend
Endgültiges Urteil
Kein Primary-Tipp
Das KI-Modell sieht Uthai Thani bei 36.6 % gegenüber dem Markt bei 64.0 %.
Entscheidungsübersicht
- KI identifiziert Uthai Thani als die stärkere Seite (36.6%)
- Der Markt stimmt der Richtung weitgehend zu
- Marktqualität/Preisverlässlichkeit ist für Primary nicht ausreichend
- Modellvertrauen reduziert um xG-Unsicherheit
Aktion
Überwachen Sie den Schlussmarkt und validieren Sie ihn mit CLV.
OddsGPT Decision Engine 2.5.0 · Nur pädagogischer Rahmen · Keine personalisierte Beratung
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