สถิติ / ฟุตบอล / Germany. 2. Bundesliga / SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf

SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf Statistics & Analysis

May 17, 2026 - 13:30
3 1.52
0 1.12
xG Accuracy: 49%
เว็บเดิมพันระดับพรีเมียม 1xBet ผู้ใช้ใหม่ใช้รหัสโปรโมชัน 1x_3342271 สมัครเลย

Tracked markets vs full-time result

Each row compares the model’s highlighted side (or lean) to what happened at full time.

  • Market Prediction Result Outcome
  • Over / Under 2.5 ต่ำ 2.5 สูง 2.5 (3 goals) ✖ Incorrect
  • ทั้งสองทีมทำประตู BTTS ไม่ ไม่ ✔ Correct
  • 1X2 SpVgg Greuther Fürth SpVgg Greuther Fürth ✔ Correct
  • ข้อมูลสกอร์ที่ถูกต้อง 1-1 3-0 ✖ Incorrect

สรุปการแข่งขัน AI

สรุปการแข่งขัน AI

ภาพก่อนการแข่งขันสำหรับนัดนี้

  • ลีก: 2. Bundesliga
  • ตารางการแข่งขัน: SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf
  • แจ้งกำหนดการ: 2026-05-17 13:30:00
  • 1X2 (รุ่น): บ้าน 44.9% · วาด 28.7% · ห่างออกไป 26.4%
  • xG (กำลังแสดง): SpVgg Greuther Fürth 1.52 — Fortuna Düsseldorf 1.12 (รวม xG γ 2.64)
  • บรรทัดหลัก / พาดหัว (การเดิมพันตัวเลือกหลักเมื่อแสดง): Under 2.5 goals
  • รุ่น: 50.8% · โดยนัย: 40.0% · ความน่าจะเป็นขอบ: +10.8 pts · Est. EV: +29.5%
  • BTTS (รุ่น): ใช่ 54.2% · เลขที่ 45.8%
  • คะแนนถูกต้อง (ถังบน): 1-1 (12.1%)

ยอดรวมและ BTTS ได้รับการประเมินโดยเทียบกับราคาตลาดปัจจุบันหากมี

1X2 สามารถดูสมดุลได้แม้ว่าตลาดรองจะแสดงโครงสร้างที่ชัดเจนกว่าก็ตาม

เดิมพันที่ดีที่สุดและเหตุผล

พาดหัวหลักของเครื่องยนต์คือ: Under 2.5 goals.

ความน่าจะเป็นของแบบจำลองจะถูกเปรียบเทียบกับความน่าจะเป็นโดยนัยจากอัตราต่อรองเพื่อเน้นขอบของความน่าจะเป็น EV ใช้ความน่าจะเป็นแบบจำลองเดียวกันกับการติดตามราคาทศนิยมที่ดีที่สุด

เมื่อตลาดหลายแห่งอยู่ใกล้ +EV ให้รักษาเดิมพันให้น้อย — ความสัมพันธ์หมายความว่าขอบไม่ได้เพิ่มอย่างหมดจด

คำถามที่พบบ่อย

ใครได้เปรียบในตลาดผู้ชนะการแข่งขัน?

ใช้เปอร์เซ็นต์โมเดล 1X2 ในการสรุปและการ์ดตลาด 1X2: ด้านที่มี โมเดลสูงสุด % คือโมเดลแบบลีน แต่ตรวจสอบ EV — แบบลีนยังคงเป็น -EV ​​หลังราคาได้

ฉันจะอ่าน EV เทียบกับช่องว่างความน่าจะเป็นได้อย่างไร

ขอบของความน่าจะเป็น = ความน่าจะเป็นของแบบจำลองลบความน่าจะเป็นโดยนัย (รายงานที่นี่ในหน่วย จุดเปอร์เซ็นต์) EV µ ความน่าจะเป็นของโมเดล × อัตราต่อรองทศนิยมที่ติดตามได้ดีที่สุด - 1 แสดงเป็น ผลตอบแทนต่อหน่วยเดิมพัน มีความเกี่ยวข้องกันแต่ป้ายกำกับไม่สามารถใช้แทนกันได้

บรรทัดใดที่รองรับที่ดีที่สุดในสแน็ปช็อตนี้คืออะไร

จับคู่ การ์ดฮีโร่ ด้านบน: หากมีข้อความ “เดิมพันการเลือกหลัก” แสดงว่าขานั้นได้ผ่านกฎหลักแล้ว หากระบุว่า "ดีที่สุด +EV (ตลาดที่ติดตาม)" จะเป็นเส้น +EV ที่แข็งแกร่งที่สุดที่ ไม่ ตรงตามเกณฑ์หลักที่เข้มงวดกว่า สัญลักษณ์แสดงหัวข้อย่อยด้านล่างจะทำซ้ำโมเดล %, % โดยนัย, ขอบ (pts) และ EV % เดียวกันกับการ์ดใบนั้น

คะแนนที่ถูกต้องน่าจะเป็นเดิมพันที่ดีหรือไม่?

โดยปกติแล้ว ไม่ เป็นการเดิมพันแบบสแตนด์อโลน: สกอร์ไลน์ที่ “เป็นไปได้มากที่สุด” ยังคงเป็นเหตุการณ์ท้าย ความน่าจะเป็นสัมบูรณ์ต่ำ (มักเป็นเลขหลักเดียว บางครั้งเป็นวัยรุ่นต่ำ) ใช้เป็นบริบท เก็บเดิมพันคะแนนที่ถูกต้องไว้ในกลุ่ม "ความสนุก / เล็ก"

ปัจจัยความเสี่ยง

  • การเคลื่อนไหวของราคา: ความน่าจะเป็นโดยนัย และ EV เคลื่อนไหวแบบมีอัตราต่อรอง
  • ช่องว่างตัวอย่าง / ข้อมูล: ลีกที่มีข้อมูลต่ำจะทำให้แถบการคาดการณ์กว้างขึ้น
  • สถานะระหว่างเล่น: ไม่ได้จำลองประตูและใบแดงที่นี่
  • ความแปรปรวนของคะแนน: คะแนนที่เป็นไปได้มากที่สุดมักจะยังคงเป็นผลลัพธ์ ความน่าจะเป็นสัมบูรณ์ต่ำ (มักจะต่ำกว่า 20%)

ระเบียบวิธี

  • ข้อมูลนำเข้า: ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างเดียวกันกับหน้าการทำนายสาธารณะ (สแนปชอต xG / ปัวซอง, EV ของตลาด หากมี, ระบบการตัดสินใจ v2)
  • การปฏิบัติตามข้อกำหนด: การจัดกรอบการศึกษาเท่านั้น ไม่ใช่คำแนะนำส่วนบุคคล

อัปเดตล่าสุด

May 19, 2026 (UTC)

วิธีใช้สิ่งนี้
  • มุ่งเน้นไปที่บรรทัดหลักเมื่อคุณต้องการแนวคิดที่สามารถนำไปปฏิบัติได้
  • อย่าจับคู่หยิบขอบบางหลายชิ้นเข้าด้วยกันขอบไม่เพิ่มอย่างน่าเชื่อถือ
  • ถือว่าการเล่นช็อตช็อตเป็นทางเลือกและการเล่นที่มีเดิมพันสูงเท่านั้น

รับการทำนายพรีเมียมสำหรับ SpVgg Greuther Fürth & Fortuna Düsseldorf!

ปลดล็อกการวิเคราะห์เชิงลึก เคล็ดลับการเดิมพันสุดพิเศษ และการพยากรณ์การแข่งขันด้วยบริการสมัครสมาชิกพรีเมียมของเรา

สมัครสมาชิกตอนนี้
กลับไปที่สถิติ
2. Bundesliga 2. Bundesligaตารางคะแนน
# ทีม MP PTS
1 FC Schalke 04 33 20 7 6 67
2 SV Elversberg 33 17 8 8 59
3 Hannover 96 33 16 11 6 59
4 SC Paderborn 07 33 17 8 8 59
5 SV Darmstadt 98 33 13 13 7 52
6 Hertha BSC 33 14 9 10 51
7 1. FC Kaiserslautern 33 15 4 14 49
8 1. FC Nürnberg 33 12 9 12 45
9 Karlsruher SC 33 12 8 13 44
10 VfL Bochum 33 10 11 12 41
11 Holstein Kiel 33 11 8 14 41
12 1. FC Magdeburg 33 12 3 18 39
13 Dynamo Dresden 33 10 8 15 38
14 Eintracht Braunschweig 33 10 7 16 37
15 Fortuna Düsseldorf 33 11 4 18 37
16 Arminia Bielefeld 33 9 9 15 36
17 SpVgg Greuther Fürth 33 9 7 17 34
18 Preußen Münster 33 6 12 15 30
# ทีม MP GS GC +/- PTS
1 SV Elversberg 33 61 39 +22 59
2 Hannover 96 33 57 41 +16 59
3 SV Darmstadt 98 33 57 43 +14 52
4 SC Paderborn 07 33 57 45 +12 59
5 Dynamo Dresden 33 52 52 0 38
6 1. FC Magdeburg 33 52 57 -5 39
7 Karlsruher SC 33 52 62 -10 44
8 1. FC Kaiserslautern 33 51 47 +4 49
9 FC Schalke 04 33 49 31 +18 67
10 VfL Bochum 33 47 46 +1 41
11 Arminia Bielefeld 33 47 50 -3 36
12 Hertha BSC 33 46 38 +8 51
13 SpVgg Greuther Fürth 33 46 68 -22 34
14 1. FC Nürnberg 33 44 42 +2 45
15 Holstein Kiel 33 43 46 -3 41
16 Preußen Münster 33 38 58 -20 30
17 Eintracht Braunschweig 33 36 53 -17 37
18 Fortuna Düsseldorf 33 33 50 -17 37
# ทีม MP xG xGC +/- PTS
1 FC Schalke 04 33 51.0 30.4 +20.6 67
2 SC Paderborn 07 33 58.1 38.1 +20.0 59
3 Hannover 96 33 55.4 38.5 +16.9 59
4 SV Elversberg 33 51.6 37.3 +14.3 59
5 1. FC Magdeburg 33 52.6 45.9 +6.7 39
6 Arminia Bielefeld 33 50.3 46.2 +4.1 36
7 VfL Bochum 33 51.9 48.6 +3.3 41
8 1. FC Kaiserslautern 33 46.2 44.1 +2.1 49
9 1. FC Nürnberg 33 46.2 44.2 +2.0 45
10 SV Darmstadt 98 33 52.1 51.8 +0.3 52
11 Dynamo Dresden 33 43.2 43.9 -0.7 38
12 Hertha BSC 33 44.7 51.4 -6.7 51
13 Fortuna Düsseldorf 33 40.3 49.4 -9.1 37
14 Eintracht Braunschweig 33 36.7 48.1 -11.4 37
15 SpVgg Greuther Fürth 33 39.4 51.4 -12.0 34
16 Holstein Kiel 33 41.0 53.1 -12.1 41
17 Preußen Münster 33 36.7 55.9 -19.2 30
18 Karlsruher SC 33 42.5 61.9 -19.4 44