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Prognose-Audit: SpVgg Greuther Fürth vs VfL Bochum Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Aug 23, 2026 - 11:00
1 1.31
2 1.29
xG Accuracy: 76%

The model missed the final outcome (VfL Bochum win 1–2).

The model had projected SpVgg Greuther Fürth at 35.6%, but the full-time result went the other way.

Verfolgte Märkte im Vergleich zum Vollzeitergebnis

Vorhersagegrad F

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 (3 Ziele) ✖ Falsch
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Richtig
  • 1X2 SpVgg Greuther Fürth VfL Bochum ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 1-2 ✔ Richtig

Modell vs. Schlussmarkt

Broadly Aligned

The model and closing market are broadly aligned.

Größte Wahrscheinlichkeitslücke: VfL Bochum -3.4 pp

Ergebnis Modell Marktschluss Differenz Signal
SpVgg Greuther Fürth 35.6% 33.9% +1.8 pp Aligned
Draw 29.6% 28.0% +1.6 pp Aligned
VfL Bochum 34.7% 38.1% -3.4 pp Aligned

The model and closing market are broadly aligned, with probability differences below 5 percentage points.

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 betrug das Ergebnis VfL Bochum win 1–2.

Market Assessment

The market and model are broadly aligned. Any small pricing gap likely reflects rounding or bookmaker margin, not a structural disagreement.

  • Current pricing remains close to the model baseline.

Post Match Insights

What worked

  • Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 3 goals materialised
  • Both Teams To Score (Yes) matched the full-time result
  • Exact score 1–2 fell within the model's highlighted bins

What failed

  • Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (3 goals)
  • 1X2: model leaned SpVgg Greuther Fürth; match finished VfL Bochum

Market lesson

The full-time result was VfL Bochum win 1–2, which did not match the model's pre-match lean on 1X2.

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Vorhersagezeitleiste

Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.

  1. Aug 23, 2026 · 11:00 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · SpVgg Greuther Fürth 35.6% · Draw 29.7% · VfL Bochum 34.7%
    • xG · SpVgg Greuther Fürth 1.31 — VfL Bochum 1.29
  2. Aug 23, 2026 · 10:31 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · SpVgg Greuther Fürth 2.81 · Draw 3.40 · VfL Bochum 2.50
    • Implied 1X2 · SpVgg Greuther Fürth 33.9% · Draw 28.0% · VfL Bochum 38.1%
    • Bookmaker · Pinnacle
  3. Aug 23, 2026 · 11:00 UTC Closing snapshot recorded PRE1
    • 1X2 odds · SpVgg Greuther Fürth 2.81 · Draw 3.40 · VfL Bochum 2.50
    • Implied 1X2 · SpVgg Greuther Fürth 33.9% · Draw 28.0% · VfL Bochum 38.1%
    • Bookmaker · Pinnacle
  4. Aug 23, 2026 · 11:00 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result VfL Bochum win · 1–2
  6. FT Prediction missed 1X2 lean did not match full-time result
  7. Archived Prediction review

Historische Momentaufnahme

Beim Anpfiff eingefroren – die Modellausgabe im Zustand vor Spielbeginn.

Historisches Urteil: Monitor
Historische Entscheidung Monitor
Ergebnis Missed
Metriken vor dem Spiel (historischer Kontext)
Vorhersagezuverlässigkeit 77/100 · High
  • Validation: Pass
Beweis
  • No strong statistical edge
  • Direction agrees with model lean
  • Validation passed
Market Compatibility 29/100
Monitoring Confidence 34/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Aug 17, 2026 · 01:01 UTC Snapshot ID: dp-4360330

Closing Odds 2.5
AI Fair Odds
CLV Pending
Final Result VfL Bochum win · SpVgg Greuther Fürth 1–2 VfL Bochum
Prediction ✖ Missed
Decision Grade F

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

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: DFB-Pokal
  • Vorrichtung: SpVgg Greuther Fürth vs VfL Bochum
  • Beginnen: 2026-08-23 11:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 35.6% · Ziehen 29.7% · Weg 34.7%
  • xG (zeigt): SpVgg Greuther Fürth 1.31 — VfL Bochum 1.29 (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 (12.6%)

Der Entscheidungsblock zeigt keine Standardwette: Keine verfolgte Linie überwindet den Headline-Mindest-+EV-Schwellenwert bei den besten Preisen, die wir haben (ein Bein kann immer noch kleinen +EV unterhalb dieses Balkens anzeigen). Lean-Etiketten sind nur richtungsweisend – keine Empfehlungen in Bezug auf das Budget.

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

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: Monitor

Ergebnis: Missed — Pre-match 1X2 lean did not match 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 16, 2026 (UTC)

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