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Felgueiras 1932 vs Portimonense Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Felgueiras 1932 Felgueiras 1932
May 09, 2026 - 14:30
1 1.25
1 0.95
xG Accuracy: 92%
Portimonense Portimonense
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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 (2 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 Felgueiras 1932 Ziehen ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 0-1, 0-0, 2-1 1-1 ✔ Correct

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KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Unten finden Sie einen kompakten Schnappschuss, bei dem die Zahlen an erster Stelle stehen und der auf die gleiche Engine wie die Karten oben ausgerichtet ist.

  • Liga: Segunda Liga
  • Vorrichtung: Felgueiras 1932 vs Portimonense
  • Beginnen: 2026-05-10 15:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 43.2% · Ziehen 28.7% · Weg 28.1%
  • xG (zeigt): Felgueiras 1932 1.25 — Portimonense 0.95 (insgesamt xG ≈ 2.2)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS No
  • Modell: 61.3% · Impliziert: 48.5% · Wahrscheinlichkeitskante: +12.8 pts · Geschätzt. EV: +19.5%
  • BTTS (Modell): Ja 38.7% · NEIN 61.3%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (13.2%)

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 No.

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

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.

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.

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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Segunda Liga Segunda Liga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Maritimo 34 20 6 8 66
2 Academico Viseu 34 17 8 9 59
3 Torreense 34 18 5 11 59
4 Vizela 34 14 9 11 51
5 FC Porto B 34 15 6 13 51
6 União de Leiria 34 13 11 10 50
7 Leixoes 34 15 5 14 50
8 Feirense 34 12 10 12 46
9 Chaves 34 13 6 15 45
10 Benfica B 34 11 11 12 44
11 Felgueiras 1932 34 11 11 12 44
12 Lusitânia Lourosa 34 11 10 13 43
13 Sporting CP B 34 13 3 18 42
14 Penafiel 34 11 8 15 41
15 Portimonense 34 11 7 16 40
16 Farense 34 10 10 14 40
17 Pacos Ferreira 34 9 12 13 39
18 Oliveirense 34 8 10 16 34
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Academico Viseu 34 58 33 +25 59
2 União de Leiria 34 52 46 +6 50
3 Maritimo 34 50 29 +21 66
4 Torreense 34 46 33 +13 59
5 Leixoes 34 46 55 -9 50
6 Lusitânia Lourosa 34 44 52 -8 43
7 Benfica B 34 43 44 -1 44
8 Chaves 34 42 40 +2 45
9 Sporting CP B 34 41 34 +7 42
10 FC Porto B 34 41 42 -1 51
11 Vizela 34 39 40 -1 51
12 Portimonense 34 39 49 -10 40
13 Penafiel 34 37 39 -2 41
14 Feirense 34 37 40 -3 46
15 Felgueiras 1932 34 34 38 -4 44
16 Pacos Ferreira 34 34 48 -14 39
17 Oliveirense 34 34 49 -15 34
18 Farense 34 31 37 -6 40
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Maritimo 34 9.6 5.5 +4.1 66
2 Chaves 34 7.5 4.3 +3.2 45
3 Academico Viseu 34 8.5 6.2 +2.3 59
4 Feirense 34 2.9 1.1 +1.8 46
5 Leixoes 34 7.9 7.1 +0.8 50
6 Portimonense 34 6.2 5.4 +0.8 40
7 Benfica B 34 4.1 3.5 +0.6 44
8 Felgueiras 1932 34 7.2 6.7 +0.5 44
9 União de Leiria 34 8.6 8.2 +0.4 50
10 Sporting CP B 34 3.6 3.2 +0.4 42
11 Farense 34 3.8 4.2 -0.4 40
12 Lusitânia Lourosa 34 7.6 8.5 -0.9 43
13 Vizela 34 3.1 4.4 -1.3 51
14 Oliveirense 34 6.8 8.7 -1.9 34
15 Torreense 34 3.1 5.0 -1.9 59
16 Penafiel 34 4.7 7.3 -2.6 41
17 FC Porto B 34 4.0 6.7 -2.7 51
18 Pacos Ferreira 34 4.0 7.3 -3.3 39
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