Audit de prédiction : VfL Wolfsburg vs Verl Prédictions, cotes et conseils de paris IA

Jul 18, 2026 - 12:00
3 1.21
0 1.39
xG Accuracy: 42%

The model missed the final outcome (VfL Wolfsburg win 3–0).

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

Marchés suivis vs résultat à temps plein

Niveau de prédiction F

Chaque ligne compare le modèle d'avant-match au résultat à temps plein.

  • Marché Prédiction Résultat Résultat
  • Plus / Moins 2.5 Moins de 2.5 Plus de 2.5 (3 objectifs) ✖ Incorrect
  • Les deux équipes marquent BTTS Oui Non ✖ Incorrect
  • 1X2 Verl VfL Wolfsburg ✖ Incorrect
  • Analyse du score exact 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 3-0 ✖ Incorrect

Modèle vs marché de clôture

Strong Disagreement

The closing market prices VfL Wolfsburg higher than the statistical model.

Le plus grand écart de probabilité: VfL Wolfsburg -36.8 pp

Résultat Modèle Marché de clôture Différence Signal
VfL Wolfsburg 31.0% 67.8% -36.8 pp Market Higher
Draw 29.5% 15.9% +13.6 pp Model Edge
Verl 39.5% 16.3% +23.2 pp Model Edge

The closing market estimates VfL Wolfsburg's win probability at 67.8%, compared with the model's estimate of 31.0%, a difference of 36.8 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.

Après le temps plein, le résultat était VfL Wolfsburg win 3–0.

Post Match Insights

What worked

  • Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 3 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 (3 goals)

Market lesson

The closing market differed from the model on Verl by 36.8 percentage points (76.3% vs model 39.5%) — in this case the market view proved closer.

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Chronologie des prévisions

Comment cette prédiction est passée du statut de prévision à celui d’examen à temps plein.

  1. Jul 18, 2026 · 20:03 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · VfL Wolfsburg 31.0% · Draw 29.5% · Verl 39.5%
    • xG · VfL Wolfsburg 1.21 — Verl 1.39
  2. Jul 18, 2026 · 11:33 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · VfL Wolfsburg 1.31 · Draw 5.60 · Verl 5.45
    • Implied 1X2 · VfL Wolfsburg 67.8% · Draw 15.9% · Verl 16.3%
    • Bookmaker · Pinnacle
  3. Jul 18, 2026 · 12:01 UTC Closing snapshot recorded PRE1
    • 1X2 odds · VfL Wolfsburg 1.31 · Draw 5.60 · Verl 5.45
    • Implied 1X2 · VfL Wolfsburg 67.8% · Draw 15.9% · Verl 16.3%
    • Bookmaker · Pinnacle
  4. Jul 18, 2026 · 12:00 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result VfL Wolfsburg win · 3–0
  6. FT Prediction missed 1X2 lean did not match full-time result
  7. Archived Prediction review

Aperçu historique

Gelé au coup d'envoi - la sortie du modèle telle qu'elle était avant le début du match.

Verdict historique: Cautious / Wait

Etiquette historique: Originally displayed as "Wait for validation".

Décision historique Wait
Résultat Missed
Métriques d'avant-match (contexte historique)
Fiabilité des prévisions 31/100 · Low
  • Validation: Fail
  • Large market gap (37 pp)
Preuve ★★★★★
  • No strong statistical edge
  • Market strongly disagrees on price
  • Validation failed
Pricing proximity (inverse gap) 0/100
Monitoring Confidence 9/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Jul 25, 2026 · 11:05 UTC Snapshot ID: dp-1698386

Closing Odds 1.31
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result VfL Wolfsburg win · VfL Wolfsburg 3–0 Verl
Prediction ✖ Missed
Decision Grade F

Model Performance

This prediction contributes to:

  • Primary Bets ROI (180d): -100.0%

FAQ sur les avis

Quelle était la précision de la prédiction ?
Cette page évalue les marchés directionnels (1X2, Plus/Moins de 2,5, BTTS) par rapport au résultat à temps plein. La note de prévision reflète le nombre de marchés suivis qui correspondent à la réalité.
Que mesure xG Accuracy ?
xG Accuracy compare le profil des objectifs attendus d'avant-match du modèle au score réel, et non si chaque marché a atteint son objectif. Une révision directionnelle forte peut coexister avec un score de précision xG modéré.
Pourquoi le score exact n’a-t-il pas été prédit ?
Les résultats avec un score correct sont des queues à faible probabilité, même lorsque le modèle lit bien le profil de correspondance. Nous mettons en évidence les catégories de meilleurs scores pour le contexte ; manquer la ligne exacte n’invalide pas un examen directionnel.
Est-ce que cela améliore le bilan de l'IA ?
Chaque match terminé est enregistré dans notre pipeline de validation. Les taux de réussite agrégés et les études CLV sont publiés séparément — cette page est la piste d'audit par match.

Les prédictions sont uniquement à titre informatif. Jouez toujours de manière responsable et dans les limites de vos limites. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Model favours Verl; market prices VfL Wolfsburg instead — inputs may be missing or stale.

  • Model: VfL Wolfsburg 1.21 xG vs Verl 1.39 → Verl 39.5%
  • Market: VfL Wolfsburg ~16.3% 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.

Recommandation historique

Décision historique: Wait

Résultat: Missed — Pre-match 1X2 lean did not match the full-time result.

Facteurs de risque pris en compte avant le lancement

  • Mouvement des cotes : les probabilités implicites et l'EV évoluent avec les cotes.
  • Échantillon / lacunes dans les données : les ligues à faible information élargissent les bandes de prévision.
  • État en direct : les buts et les cartons rouges ne sont pas modélisés ici.
  • Variance des scores : le score le plus probable reste généralement un résultat à faible probabilité absolue (souvent bien en dessous de 20 %).

Dernière mise à jour

September 28, 2026 (UTC)

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