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Monaco vs Lille Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Monaco Monaco
May 10, 2026 - 19:00
0 1.12
1 1.38
xG Accuracy: 66%
Lille Lille
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Tracked markets vs full-time result

Each row compares the model’s highlighted side (or lean) to what happened at full time.

  • Market Prediction Result Outcome
  • Über / Unter 2,5 Unter 2,5 Unter 2,5 (1 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Nein ✔ Correct
  • 1X2 Lille Lille ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 0-0 0-1 ✔ Correct

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KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Ligue 1
  • Vorrichtung: Monaco vs Lille
  • Beginnen: 2026-05-09 19:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 28.8% · Ziehen 30.0% · Weg 41.1%
  • xG (zeigt): Monaco 1.12 — Lille 1.38 (insgesamt xG ≈ 2.5)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 54.4% · Impliziert: 41.3% · Wahrscheinlichkeitskante: +13.1 pts · Geschätzt. EV: +29.5%
  • BTTS (Modell): Ja 52.1% · NEIN 47.9%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.7%)

Verwenden Sie die Karten zum Aufteilen; Dieser Text wiederholt dieselben Eingaben nur in narrativer Form.

Die korrekte Punktzahl bleibt hochvariabel, selbst wenn eine Zeile höchstwahrscheinlich auf dem Papier steht.

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Under 2.5 goals.

Die Modellwahrscheinlichkeit wird mit der impliziten Wahrscheinlichkeit aus den Quoten verglichen, um eine Wahrscheinlichkeitskante hervorzuheben. EV verwendet die gleiche Modellwahrscheinlichkeit mit dem besten verfolgten Dezimalpreis.

Kanten schrumpfen schnell, wenn sich die Preise ändern; Überprüfen Sie immer noch einmal die Nummer auf Ihrem Buch.

FAQ

Sichererer Markt als korrekter Score?

Über Märkte mit mehr Liquidität und glatteren Preisen (oft 1X2 oder O/U 2,5 aus vielen Büchern) lässt sich in der Regel leichter nachdenken als über Long-Tail-Correct-Score-Preise; Lesen Sie immer noch EV auf jedem Bein.

Wer hat auf dem Match-Winner-Markt die Nase vorn?

Verwenden Sie die 1X2-Modellprozentsätze in der Zusammenfassung und der 1X2-Marktkarte: Die Seite mit dem höchsten Modell-% ist das Modell-Lean, aber überprüfen Sie EV – ein Lean kann nach den Preisen immer noch -EV ​​sein.

Warum sieht 1X2 möglicherweise unattraktiv aus, während dies bei Gesamtzahlen nicht der Fall ist?

Enge 1X2-Preise beinhalten oft eine faire Dreieraufteilung, sodass der EV beim Matchwinner negativ bleiben kann, selbst wenn Over/Under oder BTTS immer noch vom Modell abweichen – vergleichen Sie die 1X2-Reihe auf den Marktkarten mit O/U und BTTS.

Wie soll ich EV im Vergleich zu einer Wahrscheinlichkeitslücke lesen?

Wahrscheinlichkeitskante = Modellwahrscheinlichkeit minus implizite Wahrscheinlichkeit (hier angegeben in Prozentpunkten). EV ≈ Modellwahrscheinlichkeit × bestverfolgte Dezimalquote − 1, angezeigt als Rendite pro Einsatzeinheit. Es handelt sich um verwandte, aber nicht austauschbare Bezeichnungen.

Risikofaktoren

  • Preisbewegung: implizierte Wahrscheinlichkeiten und EV-Bewegung mit Quoten.
  • Stichproben-/Datenlücken: Ligen mit geringen Informationen erweitern die Prognosebänder.
  • In-Play-Status: Tore und rote Karten werden hier nicht modelliert.
  • Scoreline-Varianz: Die wahrscheinlichste Scoreline ist in der Regel immer noch ein Ergebnis mit niedriger absoluter Wahrscheinlichkeit (oft deutlich unter 20 %).

Methodik

  • Eingaben: Gleiches strukturiertes Faktenpaket wie die öffentliche Vorhersageseite (xG/Poisson-Snapshot, Markt-EV, sofern verfügbar, Entscheidungs-Engine v2).
  • Compliance: Nur pädagogischer Rahmen; keine individuelle Beratung.

Zuletzt aktualisiert

May 22, 2026 (UTC)

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Ligue 1 Ligue 1 — Tabelle
# TEAM SP S U N PKT
1 Paris Saint Germain 34 24 4 6 76
2 Lens 34 22 4 8 70
3 Lille 34 18 7 9 61
4 Lyon 34 18 6 10 60
5 Marseille 34 18 5 11 59
6 Rennes 34 17 8 9 59
7 Monaco 34 16 6 12 54
8 Strasbourg 34 15 8 11 53
9 Lorient 34 11 12 11 45
10 Toulouse 33 12 8 13 44
11 Paris FC 34 11 11 12 44
12 Stade Brestois 29 34 10 9 15 39
13 Angers 34 9 9 16 36
14 Le Havre 34 7 14 13 35
15 Auxerre 34 8 10 16 34
16 Nice 34 7 11 16 32
17 Nantes 33 5 8 20 23
18 Metz 34 3 8 23 17
# TEAM SP ET GT +/- PKT
1 Paris Saint Germain 34 74 29 +45 76
2 Lens 34 66 35 +31 70
3 Marseille 34 63 45 +18 59
4 Monaco 34 60 54 +6 54
5 Rennes 34 59 50 +9 59
6 Strasbourg 34 58 47 +11 53
7 Lyon 34 53 40 +13 60
8 Lille 34 52 37 +15 61
9 Lorient 34 48 51 -3 45
10 Toulouse 33 47 46 +1 44
11 Paris FC 34 47 50 -3 44
12 Stade Brestois 29 34 43 55 -12 39
13 Nice 34 37 60 -23 32
14 Auxerre 34 34 44 -10 34
15 Le Havre 34 32 44 -12 35
16 Metz 34 32 76 -44 17
17 Angers 34 29 48 -19 36
18 Nantes 33 29 52 -23 23
# TEAM SP xG xGC +/- PKT
1 Paris Saint Germain 34 63.7 27.4 +36.3 76
2 Lens 34 66.7 42.7 +24.0 70
3 Marseille 34 60.2 42.1 +18.1 59
4 Lille 34 54.6 36.8 +17.8 61
5 Strasbourg 34 51.4 43.9 +7.5 53
6 Lyon 34 51.1 43.7 +7.4 60
7 Monaco 34 56.9 50.0 +6.9 54
8 Rennes 34 54.0 52.8 +1.2 59
9 Lorient 34 45.4 45.0 +0.4 45
10 Toulouse 33 42.9 42.6 +0.3 44
11 Stade Brestois 29 34 44.3 50.0 -5.7 39
12 Nantes 33 33.4 43.5 -10.1 23
13 Paris FC 34 44.4 56.1 -11.7 44
14 Le Havre 34 38.3 50.9 -12.6 35
15 Auxerre 34 35.5 48.1 -12.6 34
16 Nice 34 43.1 59.2 -16.1 32
17 Angers 34 32.4 55.4 -23.0 36
18 Metz 34 34.4 62.7 -28.3 17
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