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Union Berlin vs 1. FC Köln Statistics & Analysis

Union Berlin Union Berlin
May 02, 2026 - 13:30
2 1.33
2 2.08
xG Accuracy: 81%
1. FC Köln 1. FC Köln
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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 Über 2,5 Über 2,5 (4 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Correct
  • 1X2 1. FC Köln Ziehen ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-2 2-2 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Bundesliga
  • Vorrichtung: Union Berlin vs 1. FC Köln
  • Beginnen: 2026-05-02 13:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 23.0% · Ziehen 23.5% · Weg 53.5%
  • xG (zeigt): Union Berlin 1.33 — 1. FC Köln 2.08 (insgesamt xG ≈ 3.41)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Over 2.5 goals
  • Modell: 66.2% · Impliziert: 50.1% · Wahrscheinlichkeitskante: +16.1 pts · Geschätzt. EV: +30.4%
  • BTTS (Modell): Ja 65.5% · NEIN 34.4%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-2 (9.5%)

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

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: Over 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.

Kein Pick ist eine Garantie; Die Varianz ist in Scoreline-Märkten besonders groß.

FAQ

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.

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.

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.

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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Bundesliga Bundesliga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Bayern München 34 28 5 1 89
2 Borussia Dortmund 34 22 7 5 73
3 RB Leipzig 34 20 5 9 65
4 VfB Stuttgart 34 18 8 8 62
5 1899 Hoffenheim 34 18 7 9 61
6 Bayer Leverkusen 34 17 8 9 59
7 SC Freiburg 34 13 8 13 47
8 Eintracht Frankfurt 34 11 11 12 44
9 FC Augsburg 34 12 7 15 43
10 FSV Mainz 05 34 10 10 14 40
11 Union Berlin 34 10 9 15 39
12 Borussia Mönchengladbach 34 9 11 14 38
13 Hamburger SV 34 9 11 14 38
14 1. FC Köln 34 7 11 16 32
15 Werder Bremen 34 8 8 18 32
16 VfL Wolfsburg 34 7 8 19 29
17 1. FC Heidenheim 34 6 8 20 26
18 FC St. Pauli 34 6 8 20 26
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Bayern München 34 122 36 +86 89
2 VfB Stuttgart 34 71 49 +22 62
3 Borussia Dortmund 34 70 34 +36 73
4 Bayer Leverkusen 34 68 47 +21 59
5 RB Leipzig 34 66 47 +19 65
6 1899 Hoffenheim 34 65 52 +13 61
7 Eintracht Frankfurt 34 61 65 -4 44
8 SC Freiburg 34 51 57 -6 47
9 1. FC Köln 34 49 63 -14 32
10 FC Augsburg 34 45 61 -16 43
11 VfL Wolfsburg 34 45 69 -24 29
12 FSV Mainz 05 34 44 53 -9 40
13 Union Berlin 34 44 58 -14 39
14 Borussia Mönchengladbach 34 42 53 -11 38
15 1. FC Heidenheim 34 41 72 -31 26
16 Hamburger SV 34 40 54 -14 38
17 Werder Bremen 34 37 60 -23 32
18 FC St. Pauli 34 29 60 -31 26
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Bayern München 34 94.5 37.0 +57.5 89
2 Borussia Dortmund 34 60.5 38.5 +22.0 73
3 Bayer Leverkusen 34 60.9 43.0 +17.9 59
4 RB Leipzig 34 65.2 48.7 +16.5 65
5 VfB Stuttgart 34 59.0 47.2 +11.8 62
6 1899 Hoffenheim 34 53.4 50.0 +3.4 61
7 SC Freiburg 34 47.0 46.7 +0.3 47
8 1. FC Köln 34 50.0 52.1 -2.1 32
9 FSV Mainz 05 34 49.4 52.0 -2.6 40
10 Eintracht Frankfurt 34 42.8 49.0 -6.2 44
11 Borussia Mönchengladbach 34 41.3 50.8 -9.5 38
12 Union Berlin 34 41.7 51.7 -10.0 39
13 Werder Bremen 34 40.0 51.5 -11.5 32
14 FC Augsburg 34 44.7 59.4 -14.7 43
15 1. FC Heidenheim 34 44.9 59.9 -15.0 26
16 VfL Wolfsburg 34 43.6 60.3 -16.7 29
17 Hamburger SV 34 36.5 53.8 -17.3 38
18 FC St. Pauli 34 29.0 52.8 -23.8 26
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