AI correctly predicted the Nowosibirsk win.
The match finished 0–1, validating the model's directional assessment.
Verfolgte Märkte im Vergleich zum Vollzeitergebnis
In jeder Zeile wird das Modell vor dem Spiel mit dem Endergebnis verglichen.
- Markt Vorhersage Ergebnis Ergebnis
- Über / Unter 2.5 Unter 2.5 Unter 2.5 (1 Ziele) ✔ Richtig
- Beide Teams treffen BTTS Ja Nein ✖ Falsch
- 1X2 Nowosibirsk Nowosibirsk ✔ Richtig
- Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 0-1 ✔ Richtig
Modell vs. Schlussmarkt
| Ergebnis | Modell | Marktschluss | Differenz | Signal |
|---|---|---|---|---|
| Kaluga | 33.9% | 27.2% | +6.7 pp | Model Higher |
| Draw | 29.5% | 26.9% | +2.5 pp | Aligned |
| Nowosibirsk | 36.6% | 45.9% | -9.2 pp | Market Higher |
The closing market estimates Nowosibirsk's win probability at 45.9%, compared with the model's estimate of 36.6%, a difference of 9.2 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 (Nowosibirsk win 0–1).
Market Assessment
The market and model broadly agree on Nowosibirsk. 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
- Under 2.5 goals aligned with the xG profile
- Exact score 0–1 fell within the model's highlighted bins
What failed
- Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
Market lesson
Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced Nowosibirsk higher (45.8% vs model 36.6%, 9.2 pp), but the model's lean was validated (Nowosibirsk win 0–1).
Vorhersagezeitleiste
Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.
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Jul 26, 2026 · 19:25 UTC Forecast generated
- Model 1X2 · Kaluga 33.9% · Draw 29.5% · Nowosibirsk 36.6%
- xG · Kaluga 1.29 — Nowosibirsk 1.31
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Jul 26, 2026 · 10:31 UTC Opening odds snapshot PRE30
- 1X2 odds · Kaluga 3.30 · Draw 3.34 · Nowosibirsk 1.96
- Implied 1X2 · Kaluga 27.2% · Draw 26.9% · Nowosibirsk 45.9%
- Bookmaker · Marathonbet
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Jul 26, 2026 · 11:00 UTC Closing snapshot recorded PRE1
- 1X2 odds · Kaluga 3.30 · Draw 3.34 · Nowosibirsk 1.96
- Implied 1X2 · Kaluga 27.2% · Draw 26.9% · Nowosibirsk 45.9%
- Bookmaker · Marathonbet
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Jul 26, 2026 · 11:00 UTC Kickoff
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FT Full-time result Nowosibirsk win · 0–1
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FT Prediction validated Directional lean matched full-time result
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Archived Prediction review
Historische Momentaufnahme
Beim Anpfiff eingefroren – die Modellausgabe im Zustand vor Spielbeginn.
Metriken vor dem Spiel (historischer Kontext)
- Validation: Pass
- No strong statistical edge
- Direction agrees with model lean
- Validation passed
Validation Report
Immutable SnapshotModel 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.
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Zweite Liga A - Division A Gold — Tabelle
| # | TEAM | Sp | S | U | N | Pkt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Rodina Moskau II | 10 | 7 | 2 | 1 | 23 |
| 2 | Dinamo Kirow | 10 | 6 | 2 | 2 | 20 |
| 3 | Dinamo Brjansk | 10 | 4 | 3 | 3 | 15 |
| 4 | Mashuk-KMW | 10 | 2 | 6 | 2 | 12 |
| 5 | Dinamo Wladiwostok | 10 | 3 | 3 | 4 | 12 |
| 6 | Nowosibirsk | 10 | 3 | 3 | 4 | 12 |
| 7 | Alaniya Wladikawkas | 10 | 2 | 5 | 3 | 11 |
| 8 | Wolgar Astrachan | 10 | 1 | 7 | 2 | 10 |
| 9 | FK Sokol Saratow | 10 | 1 | 5 | 4 | 8 |
| 10 | Kaluga | 10 | 0 | 6 | 4 | 6 |
| # | TEAM | Sp | T+ | T- | +/- | Pkt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Rodina Moskau II | 10 | 19 | 7 | +12 | 23 |
| 2 | Nowosibirsk | 10 | 12 | 13 | -1 | 12 |
| 3 | Dinamo Kirow | 10 | 11 | 7 | +4 | 20 |
| 4 | Alaniya Wladikawkas | 10 | 10 | 8 | +2 | 11 |
| 5 | Dinamo Brjansk | 10 | 10 | 12 | -2 | 15 |
| 6 | FK Sokol Saratow | 10 | 10 | 17 | -7 | 8 |
| 7 | Mashuk-KMW | 10 | 8 | 8 | 0 | 12 |
| 8 | Wolgar Astrachan | 10 | 8 | 9 | -1 | 10 |
| 9 | Dinamo Wladiwostok | 10 | 7 | 8 | -1 | 12 |
| 10 | Kaluga | 10 | 5 | 11 | -6 | 6 |
