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Toulouse vs Lyon Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

May 10, 2026 - 19:00
2 1.40
1 1.20
xG Accuracy: 80%
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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 Über 2,5 (3 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 Toulouse Toulouse ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 2-1 ✔ Correct

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Ligue 1
  • Vorrichtung: Toulouse vs Lyon
  • Beginnen: 2026-05-09 19:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 40.0% · Ziehen 29.5% · Weg 30.6%
  • xG (zeigt): Toulouse 1.4 — Lyon 1.2 (insgesamt xG ≈ 2.6)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 51.8% · Impliziert: 46.1% · Wahrscheinlichkeitskante: +5.7 pts · Geschätzt. EV: +11.4%
  • BTTS (Modell): Ja 54.3% · NEIN 45.7%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.5%)

Wenn EV angezeigt wird, handelt es sich um die geschätzte Rendite pro Einsatzeinheit zum bestverfolgten Dezimalpreis – nicht dasselbe wie eine reine Wahrscheinlichkeitslücke.

Der Status eines frühen Spiels kann dazu führen, dass realisierte Tore von den Prognosen vor dem Anstoß abweichen.

Bester Tipp und Begründung

Die Hauptüberschrift der Engine lautet: 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.

Kein Pick ist eine Garantie; Die Varianz ist in Scoreline-Märkten besonders groß.

FAQ

Was ändert sich zuerst, wenn sich die Chancen ändern?

Implizite Wahrscheinlichkeiten und EV ändern sich sofort mit dem Preis; Modellwahrscheinlichkeiten in diesem Snapshot werden erst aktualisiert, wenn die Pipeline erneut ausgeführt wird. Nach Materialzeilenverschiebungen aktualisieren.

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.

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.

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 1Tabelle
# 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