1X2-Modell-EV
- Tendenz
- SSC Neapel
- Modellwahrscheinlichkeit
- 38.6%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 30.7%
- Differenz
- +7.9 pp
- Risikoadjustierter EV (P1.5)
- +0.0%
Positiver Edge
Villarreal CF vs SSC Neapel Vorhersage
Die Modelltendenz ist kein Primary-Tipp — unten nur eine Antwort.
Kein Primary-Tipp
3.9/10
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
Markqualitätsrisiko
Preiszuverlässigkeit ist schwach (dünne Abdeckung, Ausreißerquote oder geringe Bookie-Übereinstimmung).
Weitere Faktoren
- Edge unter Schwelle
Konsens EV
+4.1%
Berechnet anhand einer marktbereinigten Wahrscheinlichkeit. Die Modellwahrscheinlichkeit wird teilweise an die Markterwartung angepasst, um Fehlalarme zu reduzieren.
Modell-Markt-Lücke
7.9 pp
Differenz zwischen der Entscheidungsmodellwahrscheinlichkeit und der No-Vig-Marktwahrscheinlichkeit für das ausgewählte Ergebnis.
Zuverlässigkeit
65/100 · 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 | 38.6% |
| Markt (ohne Vig) | 30.7% |
| Differenz | +7.9 pp |
Noch keine entscheidende Marktausrichtung
Warum ist die Wette gesperrt?
Positive Faktoren
- ✓Die Modellwahrscheinlichkeit übersteigt den MarktKI 38.6% · Markt 30.7%
- ✓Positiver Konsens-EV (unter dem primären Gate)+4.1% · Bedarf ≥ +5,0%
- ✓Klare Modelltendenz: SSC Neapel
Risikofaktoren
- ✗Erhöhtes xG – Vorsicht bei der KalibrierungDie Modellzuverlässigkeit ist aufgrund der Kalibrierungsunsicherheit verringert
- ✗Ausreißerpreis von Primary ausgeschlossen+24% EV → Konsens +4.1%
Marktintelligenz
Für dieses Spiel wurde noch kein Marktbewegungssignal beobachtet.
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
- Unter 2.5
- Modellwahrscheinlichkeit (Unter)
- 46.9%
- Marktwahrscheinlichkeit (Unter)
- 44.2%
- Differenz
- +2.7 pp
- Risikoadjustierter EV
- -3.0%
Kein Value-Edge
Tore gesamt (Modell)
BTTS (Nein)
- Tendenz
- NEIN
- Modellwahrscheinlichkeit
- 41.8%
- Marktwahrscheinlichkeit
- 40.6%
- Differenz
- +1.2 pp
- Risikoadjustierter EV
- -6.4%
Kein Value-Edge
BTTS Ja 58.2%
BTTS-Nr 41.8%
Genaues Ergebnis
- Top-Ergebnis
- 1-1
- Modellwahrscheinlichkeit (1-1)
- 11.9%
- Marktwahrscheinlichkeit (1-1)
- 14.3%
- Differenz
- -2.4 pp
- EV zum Marktpreis
- -16.7%
Kein Value
Top-5-Ergebnisse des Modells
- 1-1 11.9%
- 0-1 8.9%
- 1-2 8.7%
- 1-0 8.1%
- 2-1 8.0%
Spielphase: Bevorstehend
Entscheidungslebenszyklus
Aktuelle Stufe: Marktüberwachung
-
Prognose erstellt
-
Markt verglichenEinstieg 2.2
-
Validierung bestanden
-
Closing erfasstClosing Wartend Erwartet vor Anpfiff
-
CLV bewertetCLV Ausstehend
Endgültiges Urteil
Kein Primary-Tipp
Das KI-Modell sieht SSC Neapel bei 38.6 % gegenüber dem Markt bei 30.7 %.
Entscheidungsübersicht
- KI identifiziert SSC Neapel als die stärkere Seite (38.6%)
- Kein entscheidender Marktkonflikt über die Richtung
- 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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