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Prognose-Audit: Kirgisistan U23 vs Japan U23 Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Sep 20, 2026 - 10:30
0 1.14
7 1.46
xG Accuracy: 16%

AI correctly predicted the Japan U23 win.

The match finished 0–7, validating the model's directional assessment.

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 Unter 2.5 Über 2.5 (7 Ziele) ✖ Falsch
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Nein ✖ Falsch
  • 1X2 Japan U23 Japan U23 ✔ Richtig
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-2, 1-0, 0-2 0-7 ✖ Falsch

Modell vs. Schlussmarkt

Strong Disagreement

The closing market prices Japan U23 higher than the statistical model.

Größte Wahrscheinlichkeitslücke: Japan U23 -45.0 pp

Ergebnis Modell Marktschluss Differenz Signal
Kirgisistan U23 27.9% 4.4% +23.5 pp Model Edge
Draw 29.2% 7.8% +21.4 pp Model Edge
Japan U23 42.9% 87.8% -45.0 pp Market Higher

The closing market estimates Japan U23's win probability at 87.8%, compared with the model's estimate of 42.9%, a difference of 45.0 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 stimmte die Richtungsneigung des Modells mit dem Ergebnis überein (Japan U23 win 0–7).

Post Match Insights

What worked

  • Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 7 goals materialised

What failed

  • Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
  • Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (7 goals)

Market lesson

Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced Japan U23 higher (87.8% vs model 42.9%, 45.0 pp), but the model's lean was validated (Japan U23 win 0–7).

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Vorhersagezeitleiste

Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.

  1. Sep 20, 2026 · 10:29 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · Kirgisistan U23 27.9% · Draw 29.2% · Japan U23 42.9%
    • xG · Kirgisistan U23 1.14 — Japan U23 1.46
  2. Sep 20, 2026 · 10:03 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · Kirgisistan U23 21.00 · Draw 12.00 · Japan U23 1.06
    • Implied 1X2 · Kirgisistan U23 4.4% · Draw 7.8% · Japan U23 87.8%
    • Bookmaker · Bet365
  3. Sep 20, 2026 · 10:29 UTC Closing snapshot recorded PRE1
    • 1X2 odds · Kirgisistan U23 21.00 · Draw 12.00 · Japan U23 1.06
    • Implied 1X2 · Kirgisistan U23 4.4% · Draw 7.8% · Japan U23 87.8%
    • Bookmaker · Bet365
  4. Sep 20, 2026 · 10:30 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result Japan U23 win · 0–7
  6. FT Prediction validated Directional lean matched full-time result
  7. Archived Prediction review

Historische Momentaufnahme

Beim Anpfiff eingefroren – die Modellausgabe im Zustand vor Spielbeginn.

Historisches Urteil: Cautious / Wait

Historisches Etikett: Originally displayed as "Wait for validation".

Historische Entscheidung Wait
Ergebnis Validated
Metriken vor dem Spiel (historischer Kontext)
Vorhersagezuverlässigkeit 27/100 · Low
  • Validation: Fail
  • Large market gap (45 pp)
Beweis ★★★★★
  • No strong statistical edge
  • Market strongly disagrees on price
  • Validation failed
Pricing proximity (inverse gap) 0/100
Monitoring Confidence 7/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 14, 2026 · 01:09 UTC Snapshot ID: dp-8662297

Closing Odds 1.06
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result Japan U23 win · Kirgisistan U23 0–7 Japan U23
Prediction ✔ Correct
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

Model favours Japan U23; market prices Japan U23 instead — inputs may be missing or stale.

  • Model: Kirgisistan U23 1.14 xG vs Japan U23 1.46 → Japan U23 42.9%
  • Market: Japan U23 ~87.8% implied
  • Validation failed — do not treat 1X2 EV as actionable.

Do not act on 1X2 value until validation passes. Structural leans (O/U, BTTS) need separate odds review.

Struktureller Lean (Modell): O/U 2.5 Under 2.5 (Unter 2,5 51.8% · Über 2,5 48.2%); BTTS Yes (Ja 53.8% · NEIN 46.2%) Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Unter 2,5; BTTS Ja

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: Wait

Ergebnis: Validated — Pre-match lean validated against 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

October 01, 2026 (UTC)

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Asienspiele Asienspiele — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Japan U23 3 3 0 0 9
2 Thailand U23 3 2 0 1 6
3 Kirgisistan U23 3 1 0 2 3
4 Hongkong U23 3 0 0 3 0
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Japan U23 3 12 0 +12 9
2 Thailand U23 3 8 6 +2 6
3 Kirgisistan U23 3 6 10 -4 3
4 Hongkong U23 3 1 11 -10 0