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1899 Hoffenheim vs VfB Stuttgart Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

May 02, 2026 - 13:30
3 1.83
3 1.60
xG Accuracy: 49%
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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 (6 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 1899 Hoffenheim Ziehen ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 2-1, 1-2, 2-2, 1-0 3-3 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Bundesliga
  • Vorrichtung: 1899 Hoffenheim vs VfB Stuttgart
  • Beginnen: 2026-05-02 13:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 42.4% · Ziehen 24.9% · Weg 32.8%
  • xG (zeigt): 1899 Hoffenheim 1.83 — VfB Stuttgart 1.6 (insgesamt xG ≈ 3.43)
  • Beste +EV-Linie (gleiche Bezeichnung wie Heldenkarte, wenn die primären Schwellenwerte nicht erreicht werden): Under 2.5 goals
  • Modell: 33.4% · Impliziert: 31.1% · Wahrscheinlichkeitskante: +2.3 pts · Geschätzt. EV: +6.9%
  • BTTS (Modell): Ja 68.2% · NEIN 31.8%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (9.5%)

Gesamtwerte und BTTS werden, soweit verfügbar, mit aktuellen Marktpreisen verglichen.

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

Bester Tipp und Begründung

Stärkste +EV-Linie unter den verfolgten Märkten (unter den aktuellen Engine-Schwellenwerten nicht als vollständige Primärlinie angezeigt): Under 2.5 goals.

Wenn 1X2 knapp aussieht, findet die Engine möglicherweise immer noch eine klarere Struktur in den Summen oder BTTS – das ist beabsichtigt.

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

FAQ

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.

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.

Welche Linie wird in diesem Schnappschuss am besten unterstützt?

Passen Sie die Heldenkarte oben an: Wenn dort „Wetten-Primärauswahl“ steht, hat dieses Bein die Primärregeln erfüllt; Wenn dort „Bester +EV (verfolgte Märkte)“ steht, handelt es sich um die stärkste +EV-Linie, die strengere primäre Schwellenwerte nicht erfüllt hat. Die Aufzählungszeichen unten wiederholen das gleiche Modell, den impliziten Prozentsatz, den gleichen Rand (Punkte) und den gleichen EV-Prozentsatz wie diese Karte.

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 26, 2026 (UTC)

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Bundesliga BundesligaTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Bayern München 34 28 5 1 89
2 Borussia Dortmund 34 22 7 5 73
3 RB Leipzig 34 20 5 9 65
4 VfB Stuttgart 34 18 8 8 62
5 1899 Hoffenheim 34 18 7 9 61
6 Bayer Leverkusen 34 17 8 9 59
7 SC Freiburg 34 13 8 13 47
8 Eintracht Frankfurt 34 11 11 12 44
9 FC Augsburg 34 12 7 15 43
10 FSV Mainz 05 34 10 10 14 40
11 Union Berlin 34 10 9 15 39
12 Borussia Mönchengladbach 34 9 11 14 38
13 Hamburger SV 34 9 11 14 38
14 1. FC Köln 34 7 11 16 32
15 Werder Bremen 34 8 8 18 32
16 VfL Wolfsburg 34 7 8 19 29
17 1. FC Heidenheim 34 6 8 20 26
18 FC St. Pauli 34 6 8 20 26
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Bayern München 34 122 36 +86 89
2 VfB Stuttgart 34 71 49 +22 62
3 Borussia Dortmund 34 70 34 +36 73
4 Bayer Leverkusen 34 68 47 +21 59
5 RB Leipzig 34 66 47 +19 65
6 1899 Hoffenheim 34 65 52 +13 61
7 Eintracht Frankfurt 34 61 65 -4 44
8 SC Freiburg 34 51 57 -6 47
9 1. FC Köln 34 49 63 -14 32
10 FC Augsburg 34 45 61 -16 43
11 VfL Wolfsburg 34 45 69 -24 29
12 FSV Mainz 05 34 44 53 -9 40
13 Union Berlin 34 44 58 -14 39
14 Borussia Mönchengladbach 34 42 53 -11 38
15 1. FC Heidenheim 34 41 72 -31 26
16 Hamburger SV 34 40 54 -14 38
17 Werder Bremen 34 37 60 -23 32
18 FC St. Pauli 34 29 60 -31 26
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Bayern München 34 97.2 37.9 +59.3 89
2 Borussia Dortmund 34 63.4 38.9 +24.5 73
3 Bayer Leverkusen 34 64.0 44.8 +19.2 59
4 RB Leipzig 34 66.3 50.2 +16.1 65
5 VfB Stuttgart 34 60.1 49.8 +10.3 62
6 1899 Hoffenheim 34 55.1 51.4 +3.7 61
7 SC Freiburg 34 48.6 47.8 +0.8 47
8 FSV Mainz 05 34 52.9 54.6 -1.7 40
9 1. FC Köln 34 50.9 54.9 -4.0 32
10 Eintracht Frankfurt 34 45.4 50.1 -4.7 44
11 Union Berlin 34 44.9 52.2 -7.3 39
12 Borussia Mönchengladbach 34 42.7 52.5 -9.8 38
13 Werder Bremen 34 40.4 54.3 -13.9 32
14 VfL Wolfsburg 34 47.1 61.8 -14.7 29
15 1. FC Heidenheim 34 47.5 63.4 -15.9 26
16 FC Augsburg 34 45.2 62.6 -17.4 43
17 Hamburger SV 34 38.3 56.9 -18.6 38
18 FC St. Pauli 34 30.5 56.2 -25.7 26