Modèle 1X2 EV
- Tendance
- Lille
- Probabilité du modèle
- 47.0%
- Probabilité du marché
- 46.6%
- Écart
- +0.3 pp
- EV ajusté au risque (P1.5)
- -5.0%
Pas d’avantage de valeur
Prédiction OGC Nice contre Lille
La tendance du modèle n’est pas un pari Primary — une seule réponse ci-dessous.
Apprentissage sélectif - Pas de pari Primary
7.0/10
Force de la décisionmesure la fiabilité des prédictions à l’aide de la probabilité de l’IA, des signaux du marché, des données xG et des indicateurs de performance. Un score plus élevé reflète une plus grande confiance dans le modèle et une meilleure prise en charge des données, aidant les utilisateurs à identifier des opportunités de meilleure qualité.
Force de la décisionmesure la fiabilité des prédictions à l’aide de la probabilité de l’IA, des signaux du marché, des données xG et des indicateurs de performance. Un score plus élevé reflète une plus grande confiance dans le modèle et une meilleure prise en charge des données, aidant les utilisateurs à identifier des opportunités de meilleure qualité.
Raison
Risque de qualité de marché
Fiabilité des prix faible (couverture mince, cote aberrante ou faible accord des bookmakers).
Consensus EV
+24.3%
Calculé en utilisant une probabilité ajustée au marché. La probabilité du modèle est partiellement ajustée aux attentes du marché afin de réduire les faux positifs.
Écart entre le modèle et le marché
0.3 pp
Différence entre la probabilité du modèle de décision et la probabilité de non-vig du marché pour le résultat sélectionné.
Fiabilité
57/100 · Modéré
La fiabilité mesure la qualité du signal de prédiction. Il considère : • validation du modèle • alignement sur le marché • qualité des données • Couverture des bookmakers • cohérence des mouvements de marché Cela ne représente pas la probabilité de gagner.
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Aperçu des prévisions
Vue du modèle IA
Ces probabilités sont générées à partir de la simulation de notation xG de base (modèle Poisson). Ils montrent la distribution attendue des résultats de correspondance avant l’étalonnage de la couche de décision.
Ces probabilités sont générées à partir de la simulation de notation xG de base (modèle Poisson). Ils montrent la distribution attendue des résultats de correspondance avant l’étalonnage de la couche de décision.
Probabilités brutes des résultats des correspondances à partir du modèle de notation basé sur xG.
Modèle vs marché
Le modèle de décision applique un calibrage supplémentaire (y compris des ajustements de corrélation de faible score) pour produire la probabilité utilisée par le moteur de décision pour le calcul de la valeur, l'estimation de l'EV et les décisions de pari principal.
Le modèle de décision applique un calibrage supplémentaire (y compris des ajustements de corrélation de faible score) pour produire la probabilité utilisée par le moteur de décision pour le calcul de la valeur, l'estimation de l'EV et les décisions de pari principal.
| Modèle IA | 47.0% |
| Marché (sans marge) | 46.6% |
| Différence | +0.3 pp |
Le marché s’aligne sur le modèle Lean
Pourquoi le pari est-il bloqué ?
Facteurs positifs
- ✓La probabilité du modèle dépasse celle du marchéIA 47.0% · Marché 46.6%
- ✓Le consensus EV répond à la porte principale (≥ +5,0 %)+24.3%
- ✓Tendance modèle claire : Lille
Facteurs de risque
- ✗Le marché a évolué contre OGC Nice3.5 → 3.75 · ↑ +7.1%
Intelligence de marché
Dérive du marché · Nice · ↑ +7.1%
3.50 → 3.90 → 3.40 → 3.75
Largeur
2/9
Books dans la même direction
Bet365 Sharp
↑ +7.1%
Betfair Sharp
↑ +2.9%
Score de move
22 (C)
Le Move Score (0 à 100) évalue la force d’un mouvement de marché : vapeur (raccourcissement) ou dérive (allongement). A+ · ≥75 avec plus de 3 livres réagissant – conviction multi-livres la plus forte A · ≥60 avec plus de 2 livres — signal multi-livres puissant B · ≥40 — mouvement modéré ; confirmation incomplète C · Inférieur à 40, mort/illiquide ou volatile — conviction limitée
PhaseVolatile
30m move+0.0%
VelocityLow
StatutMarché volatil
CLVEn attente de la clôture
Book de référenceBet365
Une large dérive du marché soutient la même direction que le modèle Lean.
Décisions de marché (modèle vs marché)
Chaque carte compare la probabilité du modèle au prix de marché sans vig (ou au meilleur prix disponible), puis affiche un EV ajusté au risque ou brut.
Un EV positif est un signal de prix, pas une instruction de mise Primary.
Chaque carte compare la probabilité du modèle au prix de marché sans vig (ou au meilleur prix disponible), puis affiche un EV ajusté au risque ou brut. Un EV positif est un signal de prix, pas une instruction de mise Primary.
Plus / Moins 2.5
- Tendance
- Moins de 2.5
- Probabilité du modèle (Sous)
- 63.1%
- Probabilité du marché (Sous)
- 50.0%
- Écart
- +13.1 pp
- EV ajusté au risque
- +6.6%
Avantage positif
Objectifs totaux (modèle)
BTTS (Non)
- Tendance
- Non
- Probabilité du modèle
- 56.7%
- Probabilité du marché
- 46.1%
- Écart
- +10.6 pp
- EV ajusté au risque
- +2.1%
Avantage positif
BTTS Oui 43.3%
BTTS Non 56.7%
Score exact
- Score le plus probable
- 0-1
- Probabilité du modèle (0-1)
- 15.3%
- Probabilité du marché (0-1)
- 12.5%
- Écart
- +2.8 pp
- EV au prix du marché
- +22.4%
Avantage positif
Top 5 des scores du modèle
- 0-1 15.3%
- 1-1 12.7%
- 0-0 11.4%
- 0-2 10.3%
- 1-0 9.5%
Phase de correspondance: À venir
Cycle de vie des décisions
Stade actuel: Surveillance du marché
-
Prédiction générée
-
Comparaison du marchéEntrée 3.75
-
Validation réussie
-
Clôture enregistréeClôture En attente Attendu avant le coup d’envoi
-
CLV évaluéCLV En attente
Verdict final
Apprentissage sélectif - Pas de pari Primary
Le modèle d'IA voit Lille à 47.0% par rapport au marché 46.6%.
Résumé de décision
- L'IA identifie Lille comme le côté le plus fort (47.0 %)
- Le marché est globalement d’accord avec cette orientation
- La qualité du marché et la fiabilité des prix sont insuffisantes pour le primaire
Action
Surveiller le marché de clôture et valider avec CLV.
Moteur de décision OddsGPT 2.5.0 · Encadrement pédagogique uniquement · Conseils non personnalisés
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