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Prognose-Audit: Al Sulaibikhat vs Al Shabab Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Aug 31, 2026 - 15:40
1 1.39
1 1.21
xG Accuracy: 85%

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

The model had projected Al Sulaibikhat at 39.5%, but the full-time result went the other way.

Verfolgte Märkte im Vergleich zum Vollzeitergebnis

Vorhersagegrad C

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 Ja Ja ✔ Richtig
  • 1X2 Al Sulaibikhat Ziehen ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 1-1 ✔ Richtig

Modell vs. Schlussmarkt

Moderate Disagreement

The closing market prices Al Shabab higher than the statistical model.

Größte Wahrscheinlichkeitslücke: Al Shabab -5.4 pp

Ergebnis Modell Marktschluss Differenz Signal
Al Sulaibikhat 39.5% 35.1% +4.4 pp Aligned
Draw 29.5% 28.5% +1.0 pp Aligned
Al Shabab 31.0% 36.4% -5.4 pp Market Higher

The closing market estimates Al Shabab's win probability at 36.4%, compared with the model's estimate of 31.0%, a difference of 5.4 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 and model broadly agree on Al Shabab. 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

  • Both Teams To Score (Yes) matched the full-time result
  • Under 2.5 goals aligned with the xG profile
  • Exact score 1–1 fell within the model's highlighted bins

What failed

  • 1X2: model leaned Al Sulaibikhat; match finished Draw

Market lesson

The closing market differed from the model on Al Sulaibikhat by 5.4 percentage points (44.9% vs model 39.5%) — in this case the market view proved closer.

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Vorhersagezeitleiste

Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.

  1. Aug 31, 2026 · 15:39 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · Al Sulaibikhat 39.5% · Draw 29.5% · Al Shabab 31.0%
    • xG · Al Sulaibikhat 1.39 — Al Shabab 1.21
  2. Aug 31, 2026 · 15:09 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · Al Sulaibikhat 2.52 · Draw 3.10 · Al Shabab 2.43
    • Implied 1X2 · Al Sulaibikhat 35.1% · Draw 28.5% · Al Shabab 36.4%
    • Bookmaker · Pinnacle
  3. Aug 31, 2026 · 15:39 UTC Closing snapshot recorded PRE1
    • 1X2 odds · Al Sulaibikhat 2.52 · Draw 3.10 · Al Shabab 2.43
    • Implied 1X2 · Al Sulaibikhat 35.1% · Draw 28.5% · Al Shabab 36.4%
    • Bookmaker · Pinnacle
  4. Aug 31, 2026 · 15:40 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 76/100 · High
  • Validation: Pass
Beweis
  • No strong statistical edge
  • Direction agrees with model lean
  • Validation passed
Market Compatibility 25/100
Monitoring Confidence 34/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Aug 25, 2026 · 03:09 UTC Snapshot ID: dp-5402540

Closing Odds 2.43
AI Fair Odds
CLV Pending
Final Result Draw · Al Sulaibikhat 1–1 Al Shabab
Prediction ✖ Missed
Decision Grade C

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

Unten finden Sie einen kompakten Schnappschuss, bei dem die Zahlen an erster Stelle stehen und der auf die gleiche Engine wie die Karten oben ausgerichtet ist.

  • Liga: Kuwait Premier League
  • Vorrichtung: Al Sulaibikhat vs Al Shabab
  • Beginnen: 2026-08-31 15:40:00
  • 1X2 (Modell): Heim 39.5% · Ziehen 29.5% · Weg 31.0%
  • xG (zeigt): Al Sulaibikhat 1.39 — Al Shabab 1.21 (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 54.3% · NEIN 45.7%) Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Unter 2,5; BTTS Ja
  • BTTS (Modell): Ja 54.3% · NEIN 45.7%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.5%)

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.

Überspringen Sie lieber den Overstake, wenn der Motor ehrlich ist, wenn es darum geht, die Kante zu verlieren.

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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Kuwait Premier League Kuwait Premier LeagueTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Kazma 3 2 1 0 7
2 Al Kuwait 3 2 1 0 7
3 Al Qadsia 3 2 0 1 6
4 Al Salmiyah 3 2 0 1 6
5 Al Nasar 3 2 0 1 6
6 Al Shabab 3 1 1 1 4
7 Al Sahel 3 1 1 1 4
8 Al Fahaheel 3 1 0 2 3
9 Al Jahra 3 1 0 2 3
10 Al Arabi Kuwait 3 0 2 1 2
11 Al Sulaibikhat 3 0 2 1 2
12 Al Tadhamon 3 0 0 3 0
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Al Arabi Kuwait 3 7 8 -1 2
2 Kazma 3 6 3 +3 7
3 Al Fahaheel 3 6 5 +1 3
4 Al Shabab 3 6 6 0 4
5 Al Qadsia 3 5 2 +3 6
6 Al Kuwait 3 5 3 +2 7
7 Al Salmiyah 3 4 2 +2 6
8 Al Nasar 3 4 5 -1 6
9 Al Jahra 3 4 5 -1 3
10 Al Sulaibikhat 3 4 5 -1 2
11 Al Tadhamon 3 2 9 -7 0
12 Al Sahel 3 1 1 0 4