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Monaco vs Lille Statistics & Analysis

Monaco Monaco
May 10, 2026 - 19:00
0 1.12
1 1.38
xG Accuracy: 66%
Lille Lille
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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 Unter 2,5 (1 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Nein ✔ Correct
  • 1X2 Lille Lille ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 0-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Ligue 1
  • Vorrichtung: Monaco vs Lille
  • Beginnen: 2026-05-09 19:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 28.8% · Ziehen 30.0% · Weg 41.1%
  • xG (zeigt): Monaco 1.12 — Lille 1.38 (insgesamt xG ≈ 2.5)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 54.4% · Impliziert: 41.3% · Wahrscheinlichkeitskante: +13.1 pts · Geschätzt. EV: +29.5%
  • BTTS (Modell): Ja 52.1% · NEIN 47.9%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.7%)

Verwenden Sie die Karten zum Aufteilen; Dieser Text wiederholt dieselben Eingaben nur in narrativer Form.

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

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Under 2.5 goals.

Die Modellwahrscheinlichkeit wird mit der impliziten Wahrscheinlichkeit aus den Quoten verglichen, um eine Wahrscheinlichkeitskante hervorzuheben. EV verwendet die gleiche Modellwahrscheinlichkeit mit dem besten verfolgten Dezimalpreis.

Kanten schrumpfen schnell, wenn sich die Preise ändern; Überprüfen Sie immer noch einmal die Nummer auf Ihrem Buch.

FAQ

Sichererer Markt als korrekter Score?

Über Märkte mit mehr Liquidität und glatteren Preisen (oft 1X2 oder O/U 2,5 aus vielen Büchern) lässt sich in der Regel leichter nachdenken als über Long-Tail-Correct-Score-Preise; Lesen Sie immer noch EV auf jedem Bein.

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.

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.

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.

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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Ligue 1 Ligue 1 — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Paris Saint Germain 33 24 4 5 76
2 Lens 33 21 4 8 67
3 Lille 33 18 7 8 61
4 Lyon 33 18 6 9 60
5 Rennes 33 17 8 8 59
6 Marseille 33 17 5 11 56
7 Monaco 33 16 6 11 54
8 Strasbourg 33 14 8 11 50
9 Lorient 33 11 12 10 45
10 Toulouse 33 12 8 13 44
11 Paris FC 33 10 11 12 41
12 Stade Brestois 29 33 10 8 15 38
13 Angers 33 9 8 16 35
14 Le Havre 33 6 14 13 32
15 Auxerre 33 7 10 16 31
16 Nice 33 7 10 16 31
17 Nantes 33 5 8 20 23
18 Metz 33 3 7 23 16
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Paris Saint Germain 33 73 27 +46 76
2 Lens 33 62 35 +27 67
3 Marseille 33 60 44 +16 56
4 Rennes 33 58 47 +11 59
5 Monaco 33 56 49 +7 54
6 Lyon 33 53 36 +17 60
7 Strasbourg 33 53 43 +10 50
8 Lille 33 52 35 +17 61
9 Lorient 33 48 49 -1 45
10 Toulouse 33 47 46 +1 44
11 Paris FC 33 45 49 -4 41
12 Stade Brestois 29 33 42 54 -12 38
13 Nice 33 37 60 -23 31
14 Auxerre 33 32 44 -12 31
15 Metz 33 32 76 -44 16
16 Le Havre 33 30 44 -14 32
17 Nantes 33 29 52 -23 23
18 Angers 33 28 47 -19 35
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Paris Saint Germain 33 63.1 25.3 +37.8 76
2 Lens 33 65.3 40.7 +24.6 67
3 Marseille 33 57.2 39.5 +17.7 56
4 Lille 33 52.8 36.3 +16.5 61
5 Strasbourg 33 49.8 42.6 +7.2 50
6 Monaco 33 55.6 48.5 +7.1 54
7 Lyon 33 49.1 42.3 +6.8 60
8 Rennes 33 51.5 49.8 +1.7 59
9 Lorient 33 44.0 43.6 +0.4 45
10 Toulouse 33 42.9 42.6 +0.3 44
11 Stade Brestois 29 33 43.1 49.2 -6.1 38
12 Nantes 33 33.4 43.5 -10.1 23
13 Auxerre 33 35.1 46.2 -11.1 31
14 Le Havre 33 36.9 49.5 -12.6 32
15 Paris FC 33 42.3 55.4 -13.1 41
16 Nice 33 41.6 58.5 -16.9 31
17 Angers 33 31.6 54.3 -22.7 35
18 Metz 33 33.7 61.2 -27.5 16
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