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Napoli vs Bologna Statistics & Analysis

May 11, 2026 - 18:45
2 1.49
3 0.71
xG Accuracy: 46%
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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
  • Über / Unter 2,5 Unter 2,5 Über 2,5 (5 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 Napoli Bologna ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-0 2-3 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Serie A
  • Vorrichtung: Napoli vs Bologna
  • Beginnen: 2026-05-10 13:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 54.4% · Ziehen 29.3% · Weg 16.2%
  • xG (zeigt): Napoli 1.49 — Bologna 0.71 (insgesamt xG ≈ 2.2)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 62.3% · Impliziert: 50.5% · Wahrscheinlichkeitskante: +11.8 pts · Geschätzt. EV: +20.9%
  • BTTS (Modell): Ja 40.9% · NEIN 59.1%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (16.5%)

Wenn EV angezeigt wird, handelt es sich um die geschätzte Rendite pro Einsatzeinheit zum bestverfolgten Dezimalpreis – nicht dasselbe wie eine reine Wahrscheinlichkeitslücke.

Die korrekte Punktzahl bleibt hochvariabel, selbst wenn eine Zeile höchstwahrscheinlich auf dem Papier steht.

Bester Tipp und Begründung

Die Hauptüberschrift der Engine lautet: Under 2.5 goals.

Wir trennen den Wahrscheinlichkeitsvorteil (Modell minus implizit, in Wahrscheinlichkeitspunkten) vom geschätzten EV (wirtschaftlichen Vorteil zum besten auf der Seite angezeigten Preis).

Wenn mehrere Märkte in der Nähe von +EV liegen, halten Sie die Einsätze gering – Korrelation bedeutet, dass sich die Kanten nicht sauber addieren.

FAQ

Wer hat auf dem Match-Winner-Markt die Nase vorn?

Verwenden Sie die 1X2-Modellprozentsätze in der Zusammenfassung und der 1X2-Marktkarte: Die Seite mit dem höchsten Modell-% ist das Modell-Lean, aber überprüfen Sie EV – ein Lean kann nach den Preisen immer noch -EV ​​sein.

Wie soll ich EV im Vergleich zu einer Wahrscheinlichkeitslücke lesen?

Wahrscheinlichkeitskante = Modellwahrscheinlichkeit minus implizite Wahrscheinlichkeit (hier angegeben in Prozentpunkten). EV ≈ Modellwahrscheinlichkeit × bestverfolgte Dezimalquote − 1, angezeigt als Rendite pro Einsatzeinheit. Es handelt sich um verwandte, aber nicht austauschbare Bezeichnungen.

Warum sieht 1X2 möglicherweise unattraktiv aus, während dies bei Gesamtzahlen nicht der Fall ist?

Enge 1X2-Preise beinhalten oft eine faire Dreieraufteilung, sodass der EV beim Matchwinner negativ bleiben kann, selbst wenn Over/Under oder BTTS immer noch vom Modell abweichen – vergleichen Sie die 1X2-Reihe auf den Marktkarten mit O/U und BTTS.

Was ändert sich zuerst, wenn sich die Chancen ändern?

Implizite Wahrscheinlichkeiten und EV ändern sich sofort mit dem Preis; Modellwahrscheinlichkeiten in diesem Snapshot werden erst aktualisiert, wenn die Pipeline erneut ausgeführt wird. Nach Materialzeilenverschiebungen aktualisieren.

Risikofaktoren

  • 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 %).

Methodik

  • Eingaben: Gleiches strukturiertes Faktenpaket wie die öffentliche Vorhersageseite (xG/Poisson-Snapshot, Markt-EV, sofern verfügbar, Entscheidungs-Engine v2).
  • Compliance: Nur pädagogischer Rahmen; keine individuelle Beratung.

Zuletzt aktualisiert

May 17, 2026 (UTC)

So verwenden Sie dies
  • Konzentrieren Sie sich auf die primäre Zeile, wenn Sie eine umsetzbare Idee haben möchten.
  • Setzen Sie nicht viele Spitzhacken mit dünner Kante zusammen;Kanten addieren sich nicht zuverlässig.
  • Behandeln Sie Longshots nur als optionale Spielzüge mit hohem Einsatz.

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Serie A Serie ATabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Inter 36 27 4 5 85
2 Napoli 36 21 7 8 70
3 Juventus 36 19 11 6 68
4 AC Milan 36 19 10 7 67
5 AS Roma 36 21 4 11 67
6 Como 36 18 11 7 65
7 Atalanta 36 15 13 8 58
8 Bologna 36 15 7 14 52
9 Lazio 36 13 12 11 51
10 Udinese 36 14 8 14 50
11 Sassuolo 36 14 7 15 49
12 Torino 36 12 8 16 44
13 Parma 36 10 12 14 42
14 Genoa 36 10 11 15 41
15 Fiorentina 36 8 14 14 38
16 Cagliari 36 9 10 17 37
17 Lecce 36 8 8 20 32
18 Cremonese 36 7 10 19 31
19 Hellas Verona 36 3 11 22 20
20 Pisa 36 2 12 22 18
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Inter 36 85 31 +54 85
2 Como 36 60 28 +32 65
3 Juventus 36 59 30 +29 68
4 AS Roma 36 55 31 +24 67
5 Napoli 36 54 36 +18 70
6 AC Milan 36 50 32 +18 67
7 Atalanta 36 50 34 +16 58
8 Bologna 36 45 43 +2 52
9 Udinese 36 45 46 -1 50
10 Sassuolo 36 44 46 -2 49
11 Torino 36 41 59 -18 44
12 Genoa 36 40 48 -8 41
13 Lazio 36 39 37 +2 51
14 Fiorentina 36 38 49 -11 38
15 Cagliari 36 36 51 -15 37
16 Cremonese 36 30 53 -23 31
17 Parma 36 27 45 -18 42
18 Pisa 36 25 66 -41 18
19 Lecce 36 24 48 -24 32
20 Hellas Verona 36 24 58 -34 20
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Inter 36 67.0 32.2 +34.8 85
2 Juventus 36 61.6 30.7 +30.9 68
3 Como 36 57.0 32.3 +24.7 65
4 AC Milan 36 56.0 39.1 +16.9 67
5 Atalanta 36 55.1 40.7 +14.4 58
6 AS Roma 36 50.9 37.6 +13.3 67
7 Napoli 36 46.9 35.4 +11.5 70
8 Fiorentina 36 48.4 44.1 +4.3 38
9 Bologna 36 41.9 43.2 -1.3 52
10 Lazio 36 39.1 40.8 -1.7 51
11 Genoa 36 43.0 45.2 -2.2 41
12 Torino 36 42.9 49.1 -6.2 44
13 Udinese 36 41.2 49.9 -8.7 50
14 Hellas Verona 36 33.2 42.6 -9.4 20
15 Sassuolo 36 39.6 53.2 -13.6 49
16 Cagliari 36 32.5 50.5 -18.0 37
17 Pisa 36 37.3 56.7 -19.4 18
18 Cremonese 36 33.5 55.1 -21.6 31
19 Parma 36 30.6 52.7 -22.1 42
20 Lecce 36 28.2 54.6 -26.4 32