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Shakhtar Donetsk vs Obolon'-Brovar Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

May 13, 2026 - 15:00
3 2.37
1 0.74
xG Accuracy: 78%

Prognosebewertung

Zuverlässige Prognose

Favorit
Shakhtar Donetsk Favorit
Modellwahrscheinlichkeit
72.7%
Marktvereinbarung
Validierung
Ausstehend

Zusammenfassung:

Shakhtar Donetsk leitet sowohl das Modellraster als auch die Marktpreisgestaltung.

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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 Über 2,5 Über 2,5 (4 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Correct
  • 1X2 Shakhtar Donetsk Shakhtar Donetsk ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 2-0, 1-0, 3-0, 2-1, 1-1 3-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Premier League
  • Vorrichtung: Shakhtar Donetsk vs Obolon'-Brovar
  • Beginnen: 2026-05-16 15:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 72.6% · Ziehen 18.5% · Weg 8.8%
  • xG (zeigt): Shakhtar Donetsk 2.37 — Obolon'-Brovar 0.74 (insgesamt xG ≈ 3.11)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS Yes
  • Modell: 48.4% · Impliziert: 40.5% · Wahrscheinlichkeitskante: +7.9 pts · Geschätzt. EV: +16.2%
  • BTTS (Modell): Ja 48.4% · NEIN 51.6%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 2-0 (12.5%)

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

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: BTTS Yes.

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.

Hier wird nur eine bescheidene +EV-Kante hervorgehoben; Größe vorsichtig und prüfen Sie erneut, ob sich die Chancen ändern.

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.

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.

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

June 11, 2026 (UTC)

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Premier League Premier LeagueTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Shakhtar Donetsk 30 22 6 2 72
2 LNZ Cherkasy 30 18 6 6 60
3 Polessya 30 18 5 7 59
4 Dynamo Kyiv 30 17 6 7 57
5 Metalist 1925 Kharkiv 30 13 12 5 51
6 Kolos Kovalivka 30 13 10 7 49
7 Kryvbas KR 30 13 9 8 48
8 Zorya Luhansk 30 12 10 8 46
9 Karpaty 30 10 11 9 41
10 Epitsentr Dunayivtsi 30 8 8 14 32
11 Veres Rivne 30 7 10 13 31
12 Obolon'-Brovar 30 7 10 13 31
13 Kudrivka 30 7 7 16 28
14 Ruh Lviv 30 6 3 21 21
15 Oleksandria 30 3 8 19 17
16 SK Poltava 30 2 7 21 13
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Shakhtar Donetsk 30 71 21 +50 72
2 Dynamo Kyiv 30 66 36 +30 57
3 Kryvbas KR 30 53 46 +7 48
4 Polessya 30 51 21 +30 59
5 Zorya Luhansk 30 42 36 +6 46
6 Karpaty 30 40 31 +9 41
7 LNZ Cherkasy 30 39 17 +22 60
8 Metalist 1925 Kharkiv 30 36 19 +17 51
9 Epitsentr Dunayivtsi 30 36 45 -9 32
10 Kudrivka 30 32 48 -16 28
11 Kolos Kovalivka 30 30 25 +5 49
12 Obolon'-Brovar 30 28 49 -21 31
13 Veres Rivne 30 26 40 -14 31
14 Oleksandria 30 24 58 -34 17
15 SK Poltava 30 23 74 -51 13
16 Ruh Lviv 30 20 51 -31 21
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Dynamo Kyiv 30 30.7 10.1 +20.6 57
2 Shakhtar Donetsk 30 29.8 9.8 +20.0 72
3 Polessya 30 36.9 18.0 +18.9 59
4 LNZ Cherkasy 30 28.4 12.4 +16.0 60
5 Metalist 1925 Kharkiv 30 22.0 12.7 +9.3 51
6 Karpaty 30 24.4 20.0 +4.4 41
7 Kolos Kovalivka 30 22.6 22.2 +0.4 49
8 Zorya Luhansk 30 22.1 22.9 -0.8 46
9 Veres Rivne 30 12.6 16.5 -3.9 31
10 Obolon'-Brovar 30 17.2 23.2 -6.0 31
11 Kryvbas KR 30 21.4 27.8 -6.4 48
12 Ruh Lviv 30 16.6 23.8 -7.2 21
13 Kudrivka 30 17.4 29.0 -11.6 28
14 Epitsentr Dunayivtsi 30 18.9 32.2 -13.3 32
15 Oleksandria 30 10.5 25.0 -14.5 17
16 SK Poltava 30 10.1 36.0 -25.9 13