1X2-Modell-EV
- Tendenz
- Kahraba Ismailia
- Modellwahrscheinlichkeit
- 39.0%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 40.3%
- Differenz
- -1.3 pp
- Risikoadjustierter EV (P1.5)
- -11.8%
Kein Value-Edge
Tersana SC vs Kahraba Ismailia Vorhersage
Modell- und Markttore für eine Primärposition freigegeben.
Primäre Wette
6.2/10
OddsGPT KI-Vertrauensscoremisst die Vorhersagezuverlässigkeit mithilfe von KI-Wahrscheinlichkeit, Marktsignalen, xG-Daten und Leistungsindikatoren. Eine höhere Punktzahl spiegelt ein stärkeres Modellvertrauen und eine stärkere Datenunterstützung wider und hilft Benutzern, Chancen mit höherer Qualität zu identifizieren.
OddsGPT KI-Vertrauensscoremisst die Vorhersagezuverlässigkeit mithilfe von KI-Wahrscheinlichkeit, Marktsignalen, xG-Daten und Leistungsindikatoren. Eine höhere Punktzahl spiegelt ein stärkeres Modellvertrauen und eine stärkere Datenunterstützung wider und hilft Benutzern, Chancen mit höherer Qualität zu identifizieren.
Konsens EV
+50.4%
Berechnet anhand einer marktbereinigten Wahrscheinlichkeit. Die Modellwahrscheinlichkeit wird teilweise an die Markterwartung angepasst, um Fehlalarme zu reduzieren.
Modell-Markt-Lücke
1.3 pp
Differenz zwischen der Entscheidungsmodellwahrscheinlichkeit und der No-Vig-Marktwahrscheinlichkeit für das ausgewählte Ergebnis.
Zuverlässigkeit
69/100 · Mäßig
Die Zuverlässigkeit misst die Qualität des Vorhersagesignals. Es berücksichtigt: • Modellvalidierung • Marktausrichtung • Datenqualität • Buchmacherberichterstattung • Konsistenz der Marktbewegungen Es stellt nicht die Gewinnwahrscheinlichkeit dar.
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Vorhersageübersicht
KI-Modellansicht
Diese Wahrscheinlichkeiten werden aus der Basis-xG-Scoring-Simulation (Poisson-Modell) generiert. Sie zeigen die erwartete Verteilung der Spielergebnisse vor der Kalibrierung der Entscheidungsebene.
Diese Wahrscheinlichkeiten werden aus der Basis-xG-Scoring-Simulation (Poisson-Modell) generiert. Sie zeigen die erwartete Verteilung der Spielergebnisse vor der Kalibrierung der Entscheidungsebene.
Rohe Spielausgangswahrscheinlichkeiten aus dem xG-basierten Bewertungsmodell.
Modell vs. Markt
Das Entscheidungsmodell wendet eine zusätzliche Kalibrierung an (einschließlich Korrelationsanpassungen bei niedriger Punktzahl), um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, die von der Entscheidungsmaschine für die Wertberechnung, die EV-Schätzung und primäre Wettentscheidungen verwendet wird.
Das Entscheidungsmodell wendet eine zusätzliche Kalibrierung an (einschließlich Korrelationsanpassungen bei niedriger Punktzahl), um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, die von der Entscheidungsmaschine für die Wertberechnung, die EV-Schätzung und primäre Wettentscheidungen verwendet wird.
| KI-Modell | 39.0% |
| Markt (ohne Vig) | 40.3% |
| Differenz | +1.3 pp |
Der Markt richtet sich nach dem Lean-Modell
Warum dadurch die Grundschule gelöscht wird
Positive Faktoren
- ✓Konsens-EV erfüllt primäres Gate (≥ +5,0 %)+50.4%
- ✓Klare Modelltendenz: Kahraba Ismailia
Risikofaktoren
- ✗Erhöhtes xG – Vorsicht bei der KalibrierungDie Modellzuverlässigkeit ist aufgrund der Kalibrierungsunsicherheit verringert
- ✗Der Markt bewegte sich gegen Tersana SC3.0 → 3.2 · ↑ +6.7%
- ✓Keine blockierenden Risiko-Gates für die Grundschule
Marktintelligenz
Marktdrift · Tersana · ↑ +6.7%
Breite
7/8
Bücher in gleicher Richtung
Pinnacle Sharp
↑ +9.5%
William Hill
↑ +9.4%
1xBet
↑ +7.6%
Marathonbet
↑ +7.5%
Bet365 Sharp
↑ +6.7%
Betfair Sharp
↑ +4.8%
Betano
↑ +4.7%
Move-Score
52 (B)
Der Move Score (0–100) bewertet, wie stark eine Marktbewegung ist – Steam (Verkürzung) oder Drift (Verlängerung). A+ · ≥75 mit 3+ reagierenden Büchern – stärkste Multi-Book-Überzeugung A · ≥60 mit 2+ Büchern – starkes Multi-Buch-Signal B · ≥40 – mäßige Bewegung; Bestätigung unvollständig C · Unter 40, tot/illiquide oder volatil – begrenzte Überzeugung
PhaseScharfe Preisanpassung
StatusSharp-geführte Bewegung
CLVWarten auf Close
ReferenzbuchBet365
Die breite Marktdrift unterstützt die gleiche Richtung wie die Modellneigung.
Marktentscheidungen (Modell vs Markt)
Jede Karte vergleicht die Modellwahrscheinlichkeit mit dem No-Vig- (oder besten verfügbaren) Marktpreis und zeigt einen risikoadjustierten oder rohen EV.
Positiver EV ist ein Preissignal, keine Primary-Wettanweisung.
Jede Karte vergleicht die Modellwahrscheinlichkeit mit dem No-Vig- (oder besten verfügbaren) Marktpreis und zeigt einen risikoadjustierten oder rohen EV. Positiver EV ist ein Preissignal, keine Primary-Wettanweisung.
Über / Unter 2.5
- Tendenz
- Über 2.5
- Modellwahrscheinlichkeit (Über)
- 48.2%
- Marktwahrscheinlichkeit (Über)
- 31.5%
- Differenz
- +16.7 pp
- Risikoadjustierter EV
- -2.8%
Kein Value-Edge
Tore gesamt (Modell)
BTTS (Ja)
- Tendenz
- Ja
- Modellwahrscheinlichkeit
- 54.4%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 39.5%
- Differenz
- +14.9 pp
- Risikoadjustierter EV
- -3.9%
Kein Value-Edge
BTTS Ja 54.4%
BTTS-Nr 45.6%
Genaues Ergebnis
- Top-Ergebnis
- 1-1
- Modellwahrscheinlichkeit (1-1)
- 12.5%
- Marktwahrscheinlichkeit (1-1)
- 15.4%
- Differenz
- -2.9 pp
- EV zum Marktpreis
- -18.8%
Kein Value
Top-5-Ergebnisse des Modells
- 1-1 12.5%
- 0-1 10.2%
- 1-0 9.1%
- 1-2 8.6%
- 2-1 7.6%
Spielphase: Bevorstehend
Entscheidungslebenszyklus
Aktuelle Stufe: Marktüberwachung
-
Prognose erstellt
-
Markt verglichenEinstieg 3.2
-
Validierung bestanden
-
Closing erfasstClosing Wartend Erwartet vor Anpfiff
-
CLV bewertetCLV Ausstehend
Endgültiges Urteil
Primäre Wette
Das KI-Modell sieht Kahraba Ismailia bei 39.0 % gegenüber dem Markt bei 40.3 %.
Entscheidungsübersicht
- KI identifiziert Kahraba Ismailia als die stärkere Seite (39.0%)
- Der Markt stimmt der Richtung weitgehend zu
- Konsens EV, Zuverlässigkeit/Ausführung und Kalibrierung freigegeben. Primäre Tore
- Modellvertrauen reduziert um xG-Unsicherheit
Aktion
Vergleichen Sie vor der Größenbestimmung die besten verfügbaren Quoten.
OddsGPT Decision Engine 2.5.0 · Nur pädagogischer Rahmen · Keine personalisierte Beratung
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