Prognose-Audit: Follo vs Rana Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Follo

Aug 16, 2026 - 11:00

1 1.26

3 1.34

xG Accuracy: 59%

Rana

AI correctly predicted the Rana win.

The match finished 1–3, validating the model's directional assessment.

Verfolgte Märkte im Vergleich zum Vollzeitergebnis

Vorhersagegrad B-

In jeder Zeile wird das Modell vor dem Spiel mit dem Endergebnis verglichen.

Markt Vorhersage Ergebnis Ergebnis
Über / Unter 2.5 Unter 2.5 Über 2.5 (4 Ziele) ✖ Falsch
Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Richtig
1X2 Rana Rana ✔ Richtig
Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 1-3 ✖ Falsch

Modell vs. Schlussmarkt

Ergebnis	Modell	Marktschluss	Differenz	Signal
Follo	33.3%	30.6%	+2.7 pp	Aligned
Draw	29.6%	25.5%	+4.1 pp	Aligned
Rana	37.1%	43.8%	-6.8 pp	Market Higher

The closing market estimates Rana's win probability at 43.8%, compared with the model's estimate of 37.1%, a difference of 6.8 percentage points. This highlights a disagreement between the model and market consensus, without indicating which view is ultimately correct.

Model probabilities are generated from the statistical xG model using a Poisson distribution. Closing market probabilities are derived from consensus closing 1X2 odds after margin removal. Values represent implied probabilities rather than betting recommendations. Closing snapshot: PRE1.

Nach Vollzeit stimmte die Richtungsneigung des Modells mit dem Ergebnis überein (Rana win 1–3).

Market Assessment

The market and model broadly agree on Rana. The remaining divergence may reflect differences in team-strength assumptions rather than a directional disagreement.

Monitor line movement before kickoff — not a betting recommendation.

Post Match Insights

What worked

Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 4 goals materialised
Both Teams To Score (Yes) matched the full-time result

What failed

Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (4 goals)
Exact score: outside the model's top score bins

Market lesson

Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced Rana higher (43.9% vs model 37.1%, 6.8 pp), but the model's lean was validated (Rana win 1–3).

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Vorhersagezeitleiste

Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.

Aug 16, 2026 · 10:59 UTC Forecast generated
- Model 1X2 · Follo 33.4% · Draw 29.6% · Rana 37.0%
- xG · Follo 1.26 — Rana 1.34
Aug 16, 2026 · 10:30 UTC Opening odds snapshot PRE30
- 1X2 odds · Follo 2.99 · Draw 3.59 · Rana 2.09
- Implied 1X2 · Follo 30.6% · Draw 25.5% · Rana 43.8%
- Bookmaker · Pinnacle
Aug 16, 2026 · 10:59 UTC Closing snapshot recorded PRE1
- 1X2 odds · Follo 2.99 · Draw 3.59 · Rana 2.09
- Implied 1X2 · Follo 30.6% · Draw 25.5% · Rana 43.8%
- Bookmaker · Pinnacle
Aug 16, 2026 · 11:00 UTC Kickoff
FT Full-time result Rana win · 1–3
FT Prediction validated Directional lean matched full-time result
Archived Prediction review

Historische Momentaufnahme

Beim Anpfiff eingefroren – die Modellausgabe im Zustand vor Spielbeginn.

Historisches Urteil: Observe

Historische Entscheidung No Primary Bet

Ergebnis Validated

Metriken vor dem Spiel (historischer Kontext)

Vorhersagezuverlässigkeit 76/100 · High

Validation: Pass

Beweis ★★★★★

No strong statistical edge
Direction agrees with model lean
Validation passed

Pricing proximity (inverse gap) 66/100

Betting Confidence 79/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Aug 11, 2026 · 00:59 UTC Snapshot ID: dp-3601011

Closing Odds 2.09

AI Fair Odds —

CLV Pending

Final Result Rana win · Follo 1–3 Rana

Prediction ✔ Correct

Decision Grade B-

Model Performance

This prediction contributes to:

Primary Bets ROI (180d): -100.0%

Sehen Sie sich die FAQ an

Wie genau war die Vorhersage?: Auf dieser Seite werden Richtungsmärkte (1X2, Über/Unter 2,5, BTTS) anhand des Gesamtergebnisses bewertet. Der Prognosegrad spiegelt wider, wie viele der beobachteten Märkte mit der Realität übereinstimmten.
Was misst die xG-Genauigkeit?: xG Accuracy vergleicht das Profil der erwarteten Tore des Modells vor dem Spiel mit dem tatsächlichen Ergebnis – nicht, ob jeder Markttreffer erzielt wird. Eine starke Richtungsbewertung kann mit einem moderaten xG-Genauigkeitswert einhergehen.
Warum wurde nicht das genaue Ergebnis vorhergesagt?: Ergebnisse mit korrekter Punktzahl sind Ausläufer mit geringer Wahrscheinlichkeit, selbst wenn das Modell das Übereinstimmungsprofil gut liest. Wir heben die Kategorien mit den höchsten Bewertungen für den Kontext hervor; Das Fehlen der genauen Zeile macht eine richtungsweisende Überprüfung nicht ungültig.
Verbessert dies die KI-Aufzeichnung?: Jedes abgeschlossene Spiel wird in unserer Validierungspipeline protokolliert. Aggregierte Trefferquoten und CLV-Studien werden separat veröffentlicht – diese Seite ist der Audit-Trail pro Spiel.

Vorhersagen dienen nur zu Informationszwecken. Spielen Sie immer verantwortungsbewusst und innerhalb Ihrer Grenzen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse.

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

Liga: 2. Division - Gruppe 2 Norwegen
Vorrichtung: Follo vs Rana
Beginnen: 2026-08-16 11:00:00
1X2 (Modell): Heim 33.4% · Ziehen 29.6% · Weg 37.0%
xG (zeigt): Follo 1.26 — Rana 1.34 (insgesamt xG ≈ 2.6)
Wertüberschrift: Keine – kein positiver EV auf verfolgten Linien zu aktuell besten Preisen (identisch mit dem Entscheidungsblock: keine Standardwette).
Strukturelle Neigungen (keine Wetten): Struktureller Lean (Modell): O/U 2.5 Under 2.5 (Unter 2,5 51.8% · Über 2,5 48.2%); BTTS Yes (Ja 54.5% · NEIN 45.5%) Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Unter 2,5; BTTS Ja
BTTS (Modell): Ja 54.5% · NEIN 45.5%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.5%)

Wenn die Buchungstiefe gering ist oder Quoten fehlen, ist EV möglicherweise nicht verfügbar, obwohl das Modell immer noch eine Seite bei Gesamt- oder BTTS-Werten bevorzugt – warten Sie auf günstigere Preise oder lassen Sie es weg.

Höchstwahrscheinlich bleibt das korrekte Ergebnis ein Ende mit geringer Wahrscheinlichkeit: Verwenden Sie es für den Kontext, nicht als Pflichtgeschichte.

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: No Primary Bet

Ergebnis: Validated — Pre-match lean validated against the full-time result.

Risikofaktoren, die vor dem Anpfiff berücksichtigt werden

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 %).

Zuletzt aktualisiert

September 28, 2026 (UTC)

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2. Division - Gruppe 2 Norwegen — Tabelle

#	TEAM	Sp	S	U	N	Pkt
1	Eidsvold	20	15	3	2	48
2	Levanger	20	15	0	5	45
3	Kjelsås	21	14	2	5	44
4	Hønefoss	20	13	3	4	42
5	Grorud	20	11	4	5	37
6	Stjørdals-Blink	21	9	3	9	30
7	Lørenskog	20	9	3	8	30
8	Tromsdalen Uil	20	9	2	9	29
9	Junkeren	20	8	4	8	28
10	Rana	20	7	3	10	24
11	Skeid	20	5	2	13	17
12	Follo	21	3	5	13	14
13	Ull/Kisa	21	3	1	17	10
14	Trygg/Lade	20	2	3	15	9

#	TEAM	Sp	T+	T-	+/-	Pkt
1	Levanger	20	51	21	+30	45
2	Hønefoss	20	51	28	+23	42
3	Kjelsås	21	49	31	+18	44
4	Eidsvold	20	48	16	+32	48
5	Stjørdals-Blink	21	37	38	-1	30
6	Grorud	20	34	20	+14	37
7	Tromsdalen Uil	20	34	34	0	29
8	Rana	20	34	38	-4	24
9	Lørenskog	20	29	32	-3	30
10	Junkeren	20	29	33	-4	28
11	Skeid	20	27	43	-16	17
12	Follo	21	25	45	-20	14
13	Ull/Kisa	21	25	70	-45	10
14	Trygg/Lade	20	23	47	-24	9