Statistics / Football / Italy. Serie A / Torino vs Juventus

Torino vs Juventus Statistics & Analysis

May 24, 2026 - 18:45
2 1.07
2 1.91
xG Accuracy: 76%
Situs taruhan premium 1xBet: pengguna baru dapat memakai kode promo 1x_3342271. Daftar sekarang

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 Over 2.5 Over 2.5 (4 goals) ✔ Correct
  • Both Teams To Score BTTS Yes Yes ✔ Correct
  • 1X2 Juventus Draw ✖ Incorrect
  • Correct Score Insights 1-1, 1-2, 0-1, 0-2, 1-3 2-2 ✖ Incorrect

AI match briefing

AI Match Summary

Di bawah ini adalah cuplikan singkat yang mengutamakan angka yang diselaraskan dengan mesin yang sama seperti kartu di atas.

  • Liga: Serie A
  • Perlengkapan: Torino vs Juventus
  • Pembukaan: 2026-05-24 13:00:00
  • 1X2 (model): Rumah 19.6% · Menggambar 24.8% · Jauh 55.6%
  • xG (menampilkan): Torino 1.07 — Juventus 1.91 (jumlah xG ≈ 2.98)
  • Garis Utama / Judul (Taruhan Pilihan Utama saat ditampilkan): BTTS Yes
  • Model: 57.3% · Tersirat: 50.7% · Probabilitas edge: +6.6 pts · Est. EV: +10.0%
  • BTTS (model): Ya 57.3% · TIDAK 42.7%
  • Skor yang benar (tempat teratas): 1-1 (10.4%)

Gunakan kartu untuk membuat tingkatan; teks ini hanya menyatakan kembali masukan yang sama dalam bentuk naratif.

Skor yang benar tetap memiliki variansi tinggi bahkan ketika sebuah garis kemungkinan besar ada di atas kertas.

Best Bet + Reason

Judul utama mesin adalah: BTTS Yes.

Kami memisahkan keunggulan probabilitas (model dikurangi yang tersirat, dalam poin probabilitas) dari estimasi EV (keunggulan ekonomi pada harga terbaik yang ditampilkan di halaman).

Ketika beberapa pasar berada di dekat +EV, pertahankan taruhannya tetap kecil — korelasi berarti keunggulan tidak bertambah dengan baik.

FAQ

Bagaimana cara membaca EV versus kesenjangan probabilitas?

Tepi probabilitas = probabilitas model dikurangi probabilitas tersirat (dilaporkan di sini dalam poin persentase). EV ≈ probabilitas model × peluang desimal terlacak terbaik − 1, ditampilkan sebagai pengembalian per unit taruhan. Mereka terkait tetapi bukan label yang dapat dipertukarkan.

Apakah skor benar yang paling mungkin merupakan taruhan yang bagus?

Biasanya tidak sebagai taruhan yang berdiri sendiri: skor “yang paling mungkin” masih merupakan peristiwa ekor probabilitas absolut rendah (seringkali satu digit, terkadang remaja rendah). Gunakan itu sebagai konteks; simpan taruhan dengan skor yang benar di keranjang “menyenangkan / kecil”.

What changes first if odds move?

Probabilitas tersirat dan EV langsung bergerak mengikuti harga; probabilitas model dalam snapshot ini tidak diperbarui hingga alur dijalankan kembali. Segarkan setelah garis materi bergerak.

Siapa yang memiliki keunggulan di pasar pemenang pertandingan?

Gunakan persentase model 1X2 dalam ringkasan dan kartu pasar 1X2: sisi dengan % model tertinggi adalah model lean, tetapi periksa EV — lean masih bisa menjadi -EV ​​setelah harga.

Risk Factors

  • Pergerakan harga: probabilitas tersirat dan pergerakan EV dengan peluang.
  • Kesenjangan sampel/data: liga dengan informasi rendah memperluas rentang perkiraan.
  • Status dalam pertandingan: gol dan kartu merah tidak dimodelkan di sini.
  • Varians skor: skor yang paling mungkin biasanya masih merupakan hasil probabilitas absolut rendah (sering kali jauh di bawah 20%).

Methodology

  • Input: Paket fakta terstruktur yang sama dengan halaman prediksi publik (snapshot xG / Poisson, EV pasar jika tersedia, mesin keputusan v2).
  • Kepatuhan: Hanya kerangka pendidikan; bukan saran yang dipersonalisasi.

Last Updated

June 08, 2026 (UTC)

How to use this
  • Focus on the Primary line when you want one actionable idea.
  • Do not parlay many thin-edge picks together; edges do not add reliably.
  • Treat longshots as optional, high-stake-sizing plays only.

Get Premium Predictions for Torino & Juventus!

Unlock in-depth analysis, exclusive betting tips, and match forecasts with our premium subscription service.

Subscribe Now
Back to Statistics
Serie A Serie AStandings
# TEAM MP W D L PTS
1 Inter 38 27 6 5 87
2 Napoli 38 23 7 8 76
3 AS Roma 38 23 4 11 73
4 Como 38 20 11 7 71
5 AC Milan 38 20 10 8 70
6 Juventus 38 19 12 7 69
7 Atalanta 38 15 14 9 59
8 Bologna 38 16 8 14 56
9 Lazio 38 14 12 12 54
10 Udinese 38 14 8 16 50
11 Sassuolo 38 14 7 17 49
12 Torino 38 12 9 17 45
13 Parma 38 11 12 15 45
14 Cagliari 38 11 10 17 43
15 Fiorentina 38 9 15 14 42
16 Genoa 38 10 11 17 41
17 Lecce 38 10 8 20 38
18 Cremonese 38 8 10 20 34
19 Hellas Verona 38 3 12 23 21
20 Pisa 38 2 12 24 18
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Inter 38 89 35 +54 87
2 Como 38 65 29 +36 71
3 Juventus 38 61 34 +27 69
4 AS Roma 38 59 31 +28 73
5 Napoli 38 58 36 +22 76
6 AC Milan 38 53 35 +18 70
7 Atalanta 38 51 36 +15 59
8 Bologna 38 49 46 +3 56
9 Sassuolo 38 46 50 -4 49
10 Udinese 38 45 48 -3 50
11 Torino 38 44 63 -19 45
12 Lazio 38 41 40 +1 54
13 Fiorentina 38 41 50 -9 42
14 Genoa 38 41 51 -10 41
15 Cagliari 38 40 53 -13 43
16 Cremonese 38 32 57 -25 34
17 Parma 38 28 46 -18 45
18 Lecce 38 28 50 -22 38
19 Pisa 38 26 71 -45 18
20 Hellas Verona 38 25 61 -36 21
# TEAM MP xG xGC +/- PTS
1 Inter 38 71.5 34.8 +36.7 87
2 Juventus 38 65.6 32.0 +33.6 69
3 Como 38 62.2 33.8 +28.4 71
4 AC Milan 38 59.6 43.3 +16.3 70
5 AS Roma 38 55.4 39.1 +16.3 73
6 Atalanta 38 57.3 42.2 +15.1 59
7 Napoli 38 49.7 36.7 +13.0 76
8 Fiorentina 38 49.8 47.5 +2.3 42
9 Bologna 38 44.0 45.8 -1.8 56
10 Lazio 38 41.0 43.5 -2.5 54
11 Genoa 38 45.1 48.8 -3.7 41
12 Torino 38 44.8 52.8 -8.0 45
13 Udinese 38 42.0 52.2 -10.2 50
14 Sassuolo 38 42.6 55.3 -12.7 49
15 Hellas Verona 38 35.2 48.6 -13.4 21
16 Cagliari 38 36.9 53.3 -16.4 43
17 Pisa 38 39.6 58.9 -19.3 18
18 Cremonese 38 35.0 57.8 -22.8 34
19 Parma 38 32.2 56.6 -24.4 45
20 Lecce 38 30.9 57.4 -26.5 38