Vorhersagen / Fußball / Deutschland. 2. Bundesliga / VfL Bochum vs SpVgg Greuther Fürth

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

VfL Bochum VfL Bochum
Sep 12, 2026 - 11:00
1 1.37
1 1.23
xG Accuracy: 85%
SpVgg Greuther Fürth SpVgg Greuther Fürth

The model missed the final outcome (Draw 1–1).

The model had projected VfL Bochum at 38.5%, 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 Unter 2.5 (2 Ziele) ✔ Richtig
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Falsch
  • 1X2 VfL Bochum Ziehen ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 1-1 ✔ Richtig

Modell vs. Schlussmarkt

Strong Disagreement

The closing market prices VfL Bochum higher than the statistical model.

Größte Wahrscheinlichkeitslücke: VfL Bochum -14.3 pp

Ergebnis Modell Marktschluss Differenz Signal
VfL Bochum 38.5% 52.8% -14.3 pp Market Higher
Draw 29.6% 23.9% +5.7 pp Model Higher
SpVgg Greuther Fürth 31.9% 23.3% +8.6 pp Model Higher

The closing market estimates VfL Bochum's win probability at 52.8%, compared with the model's estimate of 38.5%, a difference of 14.3 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 betrug das Ergebnis Draw 1–1.

Market Assessment

The market is materially more optimistic about VfL Bochum than the current fair estimate.

  • Investors may be incorporating information not fully reflected in the baseline model.
  • Tournament-specific context can shift market pricing.

Post Match Insights

What worked

  • Under 2.5 goals aligned with the xG profile
  • Exact score 1–1 fell within the model's highlighted bins

What failed

  • Both Teams To Score: model leaned BTTS No; match finished BTTS Yes
  • 1X2: model leaned VfL Bochum; match finished Draw

Market lesson

The closing market differed from the model on VfL Bochum by 14.3 percentage points (52.8% vs model 38.5%) — in this case the market view proved closer.

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Vorhersagezeitleiste

Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.

  1. Sep 12, 2026 · 11:01 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · VfL Bochum 38.5% · Draw 29.6% · SpVgg Greuther Fürth 31.9%
    • xG · VfL Bochum 1.37 — SpVgg Greuther Fürth 1.23
  2. Sep 12, 2026 · 10:31 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · VfL Bochum 1.96 · Draw 3.85 · SpVgg Greuther Fürth 3.77
    • Implied 1X2 · VfL Bochum 49.3% · Draw 25.1% · SpVgg Greuther Fürth 25.6%
    • Bookmaker · Pinnacle
  3. Sep 12, 2026 · 11:01 UTC Closing snapshot recorded PRE1
    • 1X2 odds · VfL Bochum 1.83 · Draw 4.05 · SpVgg Greuther Fürth 4.15
    • Implied 1X2 · VfL Bochum 52.8% · Draw 23.9% · SpVgg Greuther Fürth 23.3%
    • Bookmaker · Pinnacle
  4. Sep 12, 2026 · 11:00 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result Draw · 1–1
  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 56/100 · Moderate
  • Validation: Warning
  • Large market gap (14 pp)
Beweis ★★★★★
  • No strong statistical edge
  • Market has already priced much of the edge
  • Validation warning
Pricing proximity (inverse gap) 28/100
Betting Confidence 44/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 07, 2026 · 00:58 UTC Snapshot ID: dp-7422600

Closing Odds 1.83
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result Draw · VfL Bochum 1–1 SpVgg Greuther Fürth
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: 2. Bundesliga
  • Vorrichtung: VfL Bochum vs SpVgg Greuther Fürth
  • Beginnen: 2026-09-12 11:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 38.5% · Ziehen 29.6% · Weg 31.9%
  • xG (zeigt): VfL Bochum 1.37 — SpVgg Greuther Fürth 1.23 (insgesamt xG ≈ 2.6)
  • Beste +EV-Linie (gleiche Bezeichnung wie Heldenkarte, wenn die primären Schwellenwerte nicht erreicht werden): Under 2.5 goals
  • Modell: 51.8% · Impliziert: 40.9% · Wahrscheinlichkeitskante: +10.9 pts · Geschätzt. EV: +23.3%
  • BTTS (Modell): Ja 54.4% · NEIN 45.6%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (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.

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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2. Bundesliga 2. Bundesliga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 1. FC Nürnberg 5 4 1 0 13
2 Hertha BSC 4 4 0 0 12
3 1. FC Magdeburg 5 3 0 2 9
4 1. FC Heidenheim 4 3 0 1 9
5 VfL Wolfsburg 5 2 2 1 8
6 1. FC Kaiserslautern 5 2 2 1 8
7 VfL Bochum 5 2 1 2 7
8 FC St. Pauli 5 1 3 1 6
9 VfL Osnabrück 4 2 0 2 6
10 SpVgg Greuther Fürth 5 1 2 2 5
11 Karlsruher SC 4 1 2 1 5
12 Eintracht Braunschweig 5 1 1 3 4
13 Energie Cottbus 4 1 1 2 4
14 Arminia Bielefeld 5 1 1 3 4
15 Hannover 96 5 1 1 3 4
16 SV Darmstadt 98 5 1 1 3 4
17 Dynamo Dresden 5 1 1 3 4
18 Holstein Kiel 4 0 3 1 3
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 1. FC Nürnberg 5 15 6 +9 13
2 Hertha BSC 4 12 5 +7 12
3 Eintracht Braunschweig 5 12 12 0 4
4 1. FC Heidenheim 4 11 10 +1 9
5 VfL Wolfsburg 5 10 7 +3 8
6 1. FC Magdeburg 5 10 8 +2 9
7 Energie Cottbus 4 10 12 -2 4
8 SpVgg Greuther Fürth 5 8 10 -2 5
9 Arminia Bielefeld 5 8 10 -2 4
10 FC St. Pauli 5 7 7 0 6
11 VfL Osnabrück 4 7 8 -1 6
12 Dynamo Dresden 5 7 12 -5 4
13 Karlsruher SC 4 6 8 -2 5
14 Holstein Kiel 4 6 8 -2 3
15 1. FC Kaiserslautern 5 5 4 +1 8
16 Hannover 96 5 5 8 -3 4
17 VfL Bochum 5 4 4 0 7
18 SV Darmstadt 98 5 4 8 -4 4
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Arminia Bielefeld 5 5.9 2.9 +3.0 4
2 Hannover 96 5 6.3 4.0 +2.3 4
3 VfL Wolfsburg 5 6.0 3.7 +2.3 8
4 Hertha BSC 4 7.5 5.6 +1.9 12
5 1. FC Heidenheim 4 7.7 6.0 +1.7 9
6 Holstein Kiel 4 5.6 4.1 +1.5 3
7 FC St. Pauli 5 5.7 4.3 +1.4 6
8 VfL Bochum 5 3.8 2.6 +1.2 7
9 Eintracht Braunschweig 5 9.4 8.5 +0.9 4
10 SpVgg Greuther Fürth 5 6.9 7.0 -0.1 5
11 1. FC Kaiserslautern 5 2.6 3.2 -0.6 8
12 1. FC Nürnberg 5 4.2 5.2 -1.0 13
13 Karlsruher SC 4 3.8 5.3 -1.5 5
14 VfL Osnabrück 4 5.7 7.7 -2.0 6
15 SV Darmstadt 98 5 2.0 4.3 -2.3 4
16 Dynamo Dresden 5 3.4 5.8 -2.4 4
17 1. FC Magdeburg 5 4.7 7.7 -3.0 9
18 Energie Cottbus 4 5.0 8.3 -3.3 4
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