1X2-Modell-EV
- Tendenz
- Peñarol
- Modellwahrscheinlichkeit
- 40.0%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 43.3%
- Differenz
- -3.4 pp
- Risikoadjustierter EV (P1.5)
- -7.8%
Kein Value-Edge
Montevideo City Torque vs Peñarol Vorhersage
KI sieht einen Wert für Peñarol, aber der Markt ist anderer Meinung – nur überwachen.
Kein Primary-Tipp
3.0/10
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.
Grund
Marktkonflikt
Model lean and market pricing / drift are not aligned.
Weitere Faktoren
- Markqualitätsrisiko
Konsens EV
+1.2%
Berechnet anhand einer marktbereinigten Wahrscheinlichkeit. Die Modellwahrscheinlichkeit wird teilweise an die Markterwartung angepasst, um Fehlalarme zu reduzieren.
Modell-Markt-Lücke
3.4 pp
Differenz zwischen der Entscheidungsmodellwahrscheinlichkeit und der No-Vig-Marktwahrscheinlichkeit für das ausgewählte Ergebnis.
Zuverlässigkeit
76/100 · Hoch
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 | 40.0% |
| Markt (ohne Vig) | 43.3% |
| Differenz | +3.4 pp |
Marktsignal widerspricht dem Modell
Warum ist die Wette gesperrt?
Positive Faktoren
- ✓Positiver Konsens-EV (unter dem primären Gate)+1.2% · Bedarf ≥ +5,0%
- ✓Klare Modelltendenz: Peñarol
Risikofaktoren
- ✗Erhöhtes xG – Vorsicht bei der KalibrierungDie Modellzuverlässigkeit ist aufgrund der Kalibrierungsunsicherheit verringert
- ✗Die Marktpreisgestaltung widerspricht dem Modellfavoriten
- ✗Ausreißerpreis von Primary ausgeschlossen+7% EV → Konsens +1.2%
Marktintelligenz
Marktbewegung · Atletico Torque · ↓ -16.7%
Breite
8/14
Bücher in gleicher Richtung
1xBet
↓ -16.8%
Bet365 Sharp
↓ -16.7%
BetVictor
↓ -15.6%
Marathonbet
↓ -15.2%
William Hill
↓ -15.2%
Pinnacle Sharp
↓ -14.2%
Betano
↓ -13.9%
Betfair Sharp
↓ -10.0%
Move-Score
70 (A)
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
StatusSteam
CLV+0.00 pp
ReferenzbuchBet365
⚠ Der Markt bewegte sich in Richtung Atletico Torque, während das Modell immer noch eine andere Seite bevorzugt.
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)
- 45.7%
- Differenz
- +2.5 pp
- Risikoadjustierter EV
- -6.0%
Kein Value-Edge
Tore gesamt (Modell)
BTTS (Ja)
- Tendenz
- Ja
- Modellwahrscheinlichkeit
- 54.3%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 51.4%
- Differenz
- +2.9 pp
- Risikoadjustierter EV
- -7.3%
Kein Value-Edge
BTTS Ja 54.3%
BTTS-Nr 45.7%
Genaues Ergebnis
- Top-Ergebnis
- 1-1
- Modellwahrscheinlichkeit (1-1)
- 12.5%
- Marktwahrscheinlichkeit (1-1)
- 14.9%
- Differenz
- -2.4 pp
- EV zum Marktpreis
- -16.2%
Kein Value
Top-5-Ergebnisse des Modells
- 1-1 12.5%
- 0-1 10.4%
- 1-0 8.9%
- 1-2 8.7%
- 2-1 7.5%
Spielphase: Bevorstehend
Entscheidungslebenszyklus
Aktuelle Stufe: Warten auf den Anpfiff
-
Prognose erstellt
-
Markt verglichenEinstieg 2.2
-
Validierung bestanden
-
Closing erfasstClosing 2.2
-
CLV bewertetCLV +0.0 pp
Endgültiges Urteil
Kein Primary-Tipp
Das KI-Modell sieht Peñarol bei 40.0 % gegenüber dem Markt bei 43.3 %.
Entscheidungsübersicht
- KI identifiziert Peñarol als die stärkere Seite (40.0%)
- Marktpreise widersprechen der Modellneigung
- Modell–Markt-Konflikt blockiert Primary-Sizing
- Marktqualität/Preisverlässlichkeit ist für Primary nicht ausreichend
- Edge löscht den primären Schwellenwert nicht
- Modellvertrauen reduziert um xG-Unsicherheit
Aktion
Überwachen Sie den Schlussmarkt und validieren Sie ihn mit CLV.
OddsGPT Decision Engine 2.5.0 · Nur pädagogischer Rahmen · Keine personalisierte Beratung
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