Vorhersagen / Fußball / Germany. 2. Bundesliga / SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf

SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

May 17, 2026 - 13:30
3 1.52
0 1.12
xG Accuracy: 49%

Prognosebewertung

Zuverlässige Prognose

Favorit
SpVgg Greuther Fürth Ausgewogenes Spiel
Modellwahrscheinlichkeit
44.9%
Marktvereinbarung
Validierung
Ausstehend

Zusammenfassung:

Sowohl die Marke als auch der Markt weisen ein starkes Team auf, aber keines deutet auf einen klaren Favoriten hin. Unentschieden und Unentschieden bleiben plausibel – dies ist ein relativ offenes Spiel.

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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 Nein ✔ Correct
  • 1X2 SpVgg Greuther Fürth SpVgg Greuther Fürth ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 2-1, 2-0, 0-1 3-0 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: 2. Bundesliga
  • Vorrichtung: SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf
  • Beginnen: 2026-05-17 13:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 44.9% · Ziehen 28.7% · Weg 26.4%
  • xG (zeigt): SpVgg Greuther Fürth 1.52 — Fortuna Düsseldorf 1.12 (insgesamt xG ≈ 2.64)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 50.8% · Impliziert: 40.0% · Wahrscheinlichkeitskante: +10.8 pts · Geschätzt. EV: +29.5%
  • BTTS (Modell): Ja 54.2% · NEIN 45.8%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.1%)

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

1X2 kann ausgewogen aussehen, selbst wenn die Nebenmärkte eine klarere Struktur aufweisen.

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.

Wenn mehrere Märkte in der Nähe von +EV liegen, halten Sie die Einsätze gering – Korrelation bedeutet, dass sich die Kanten nicht sauber addieren.

FAQ

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.

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.

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.

Ist das wahrscheinlichste richtige Ergebnis eine gute Wette?

Normalerweise nein als eigenständige Wette: Das „wahrscheinlichste“ Ergebnis ist immer noch ein Tail-Event mit niedriger absoluter Wahrscheinlichkeit (oft einstellig, manchmal im niedrigen Zehnerbereich). Verwenden Sie es als Kontext; Behalten Sie alle Einsätze mit korrektem Ergebnis im Eimer „Spaß/Klein“.

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

June 11, 2026 (UTC)

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2. Bundesliga 2. BundesligaTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 FC Schalke 04 34 21 7 6 70
2 SV Elversberg 34 18 8 8 62
3 SC Paderborn 07 34 18 8 8 62
4 Hannover 96 34 16 12 6 60
5 SV Darmstadt 98 34 13 13 8 52
6 1. FC Kaiserslautern 34 16 4 14 52
7 Hertha BSC 34 14 9 11 51
8 1. FC Nürnberg 34 12 10 12 46
9 VfL Bochum 34 11 11 12 44
10 Karlsruher SC 34 12 8 14 44
11 Dynamo Dresden 34 11 8 15 41
12 Holstein Kiel 34 11 8 15 41
13 Arminia Bielefeld 34 10 9 15 39
14 1. FC Magdeburg 34 12 3 19 39
15 Eintracht Braunschweig 34 10 7 17 37
16 SpVgg Greuther Fürth 34 10 7 17 37
17 Fortuna Düsseldorf 34 11 4 19 37
18 Preußen Münster 34 6 12 16 30
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 SV Elversberg 34 64 39 +25 62
2 Hannover 96 34 60 44 +16 60
3 SC Paderborn 07 34 59 45 +14 62
4 SV Darmstadt 98 34 57 45 +12 52
5 Dynamo Dresden 34 54 53 +1 41
6 Arminia Bielefeld 34 53 51 +2 39
7 Karlsruher SC 34 53 64 -11 44
8 1. FC Kaiserslautern 34 52 47 +5 52
9 1. FC Magdeburg 34 52 58 -6 39
10 FC Schalke 04 34 50 31 +19 70
11 VfL Bochum 34 49 47 +2 44
12 SpVgg Greuther Fürth 34 49 68 -19 37
13 Hertha BSC 34 47 44 +3 51
14 1. FC Nürnberg 34 47 45 +2 46
15 Holstein Kiel 34 44 48 -4 41
16 Preußen Münster 34 38 61 -23 30
17 Eintracht Braunschweig 34 36 54 -18 37
18 Fortuna Düsseldorf 34 33 53 -20 37
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 FC Schalke 04 34 51.0 30.4 +20.6 70
2 SC Paderborn 07 34 58.1 38.1 +20.0 62
3 Hannover 96 34 55.4 38.5 +16.9 60
4 SV Elversberg 34 51.6 37.3 +14.3 62
5 1. FC Magdeburg 34 52.6 45.9 +6.7 39
6 Arminia Bielefeld 34 50.3 46.2 +4.1 39
7 VfL Bochum 34 51.9 48.6 +3.3 44
8 1. FC Kaiserslautern 34 46.2 44.1 +2.1 52
9 1. FC Nürnberg 34 46.2 44.2 +2.0 46
10 SV Darmstadt 98 34 52.1 51.8 +0.3 52
11 Dynamo Dresden 34 43.2 43.9 -0.7 41
12 Hertha BSC 34 44.7 51.4 -6.7 51
13 Fortuna Düsseldorf 34 40.3 49.4 -9.1 37
14 Eintracht Braunschweig 34 36.7 48.1 -11.4 37
15 SpVgg Greuther Fürth 34 39.4 51.4 -12.0 37
16 Holstein Kiel 34 41.0 53.1 -12.1 41
17 Preußen Münster 34 36.7 55.9 -19.2 30
18 Karlsruher SC 34 42.5 61.9 -19.4 44