Prognose-Audit: Camacha vs Florgrade Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Sep 27, 2026 - 14:00
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xG Accuracy: 64%

The model missed the final outcome (Florgrade win 0–1).

The model had projected Camacha at 35.2%, 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 Über 2.5 Unter 2.5 (1 Ziele) ✖ Falsch
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Nein ✖ Falsch
  • 1X2 Camacha Florgrade ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 0-1 ✔ Richtig

Modell vs. Schlussmarkt

Moderate Disagreement

The model rates Florgrade considerably stronger than the closing betting market.

Größte Wahrscheinlichkeitslücke: Florgrade +6.3 pp

Ergebnis Modell Marktschluss Differenz Signal
Camacha 35.2% 39.1% -3.9 pp Aligned
Draw 29.6% 32.0% -2.4 pp Aligned
Florgrade 35.2% 28.9% +6.3 pp Model Higher

The statistical model estimates Florgrade's win probability at 35.2%, compared with the closing market's implied probability of 28.9%, a difference of 6.3 percentage points. This highlights a substantial disagreement between the model's assessment and the market consensus, rather than 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: PRE5.

Nach Vollzeit betrug das Ergebnis Florgrade win 0–1.

Market Assessment

The fair estimate shows a modest edge over current market pricing on Florgrade.

  • Monitor line movement before kickoff — not a betting recommendation.

Post Match Insights

What worked

  • Exact score 0–1 fell within the model's highlighted bins

What failed

  • Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
  • Over / Under 2.5: model leaned Over 2.5; match finished Under 2.5 (1 goals)

Market lesson

The closing market differed from the model on Camacha by 6.3 percentage points (28.9% vs model 35.2%) — in this case the market view proved closer.

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Vorhersagezeitleiste

Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.

  1. Sep 27, 2026 · 13:59 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · Camacha 35.2% · Draw 29.6% · Florgrade 35.2%
    • xG · Camacha 1.30 — Florgrade 1.30
  2. Sep 27, 2026 · 13:35 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · Camacha 1.92 · Draw 2.91 · Florgrade 3.83
    • Implied 1X2 · Camacha 46.3% · Draw 30.5% · Florgrade 23.2%
    • Bookmaker · Pinnacle
  3. Sep 27, 2026 · 13:59 UTC Closing snapshot recorded PRE5
    • 1X2 odds · Camacha 2.30 · Draw 2.81 · Florgrade 3.11
    • Implied 1X2 · Camacha 39.1% · Draw 32.0% · Florgrade 28.9%
    • Bookmaker · Pinnacle
  4. Sep 27, 2026 · 14:00 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result Florgrade win · 0–1
  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: Observe
Historische Entscheidung No Primary Bet
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
Pricing proximity (inverse gap) 68/100
Betting Confidence 79/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 21, 2026 · 01:50 UTC Snapshot ID: dp-10099602

Closing Odds 3.11
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result Florgrade win · Camacha 0–1 Florgrade
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

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Taça de Portugal
  • Vorrichtung: Camacha vs Florgrade
  • Beginnen: 2026-09-27 14:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 35.2% · Ziehen 29.6% · Weg 35.2%
  • xG (zeigt): Camacha 1.3 — Florgrade 1.3 (insgesamt xG ≈ 2.6)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS Yes
  • Modell: 54.5% · Impliziert: 45.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +9.3 pts · Geschätzt. EV: +14.4%
  • BTTS (Modell): Ja 54.5% · NEIN 45.5%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.6%)

Gesamtwerte und BTTS werden, soweit verfügbar, mit aktuellen Marktpreisen verglichen.

Die korrekte Punktzahl bleibt hochvariabel, selbst wenn eine Zeile höchstwahrscheinlich auf dem Papier steht.

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: No Primary Bet

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 28, 2026 (UTC)

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