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VfL Wolfsburg vs Bayern München Statistics & Analysis

VfL Wolfsburg VfL Wolfsburg
May 09, 2026 - 16:30
0 1.32
1 3.12
xG Accuracy: 39%
Bayern München Bayern München
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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 Unter 2,5 (1 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Nein ✔ Correct
  • 1X2 Bayern München Bayern München ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-3 0-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Bundesliga
  • Vorrichtung: VfL Wolfsburg vs Bayern München
  • Beginnen: 2026-05-09 13:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 12.2% · Ziehen 15.3% · Weg 72.5%
  • xG (zeigt): VfL Wolfsburg 1.32 — Bayern München 3.12 (insgesamt xG ≈ 4.44)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Bayern München
  • Modell: 72.5% · Impliziert: 61.0% · Wahrscheinlichkeitskante: +11.4 pts · Geschätzt. EV: +6.1%
  • BTTS (Modell): Ja 70.7% · NEIN 29.3%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-3 (7.9%)

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

Der Status eines frühen Spiels kann dazu führen, dass realisierte Tore von den Prognosen vor dem Anstoß abweichen.

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Bayern München.

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.

Hier wird nur eine bescheidene +EV-Kante hervorgehoben; Größe vorsichtig und prüfen Sie erneut, ob sich die Chancen ändern.

FAQ

Welche Linie wird in diesem Schnappschuss am besten unterstützt?

Passen Sie die Heldenkarte oben an: Wenn dort „Wetten-Primärauswahl“ steht, hat dieses Bein die Primärregeln erfüllt; Wenn dort „Bester +EV (verfolgte Märkte)“ steht, handelt es sich um die stärkste +EV-Linie, die strengere primäre Schwellenwerte nicht erfüllt hat. Die Aufzählungszeichen unten wiederholen das gleiche Modell, den impliziten Prozentsatz, den gleichen Rand (Punkte) und den gleichen EV-Prozentsatz wie diese Karte.

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.

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.

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 33 27 5 1 86
2 Borussia Dortmund 33 21 7 5 70
3 RB Leipzig 33 20 5 8 65
4 VfB Stuttgart 33 18 7 8 61
5 1899 Hoffenheim 33 18 7 8 61
6 Bayer Leverkusen 33 17 7 9 58
7 SC Freiburg 33 12 8 13 44
8 Eintracht Frankfurt 33 11 10 12 43
9 FC Augsburg 33 12 7 14 43
10 FSV Mainz 05 33 9 10 14 37
11 Hamburger SV 33 9 10 14 37
12 Union Berlin 33 9 9 15 36
13 Borussia Mönchengladbach 33 8 11 14 35
14 1. FC Köln 33 7 11 15 32
15 Werder Bremen 33 8 8 17 32
16 VfL Wolfsburg 33 6 8 19 26
17 1. FC Heidenheim 33 6 8 19 26
18 FC St. Pauli 33 6 8 19 26
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Bayern München 33 117 35 +82 86
2 VfB Stuttgart 33 69 47 +22 61
3 Borussia Dortmund 33 68 34 +34 70
4 Bayer Leverkusen 33 67 46 +21 58
5 RB Leipzig 33 65 43 +22 65
6 1899 Hoffenheim 33 65 48 +17 61
7 Eintracht Frankfurt 33 59 63 -4 43
8 1. FC Köln 33 48 58 -10 32
9 SC Freiburg 33 47 56 -9 44
10 FC Augsburg 33 45 57 -12 43
11 FSV Mainz 05 33 42 53 -11 37
12 VfL Wolfsburg 33 42 68 -26 26
13 1. FC Heidenheim 33 41 70 -29 26
14 Union Berlin 33 40 58 -18 36
15 Hamburger SV 33 39 53 -14 37
16 Borussia Mönchengladbach 33 38 53 -15 35
17 Werder Bremen 33 37 58 -21 32
18 FC St. Pauli 33 28 57 -29 26
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Bayern München 33 94.5 37.0 +57.5 86
2 Borussia Dortmund 33 60.5 38.5 +22.0 70
3 Bayer Leverkusen 33 60.9 43.0 +17.9 58
4 RB Leipzig 33 65.2 48.7 +16.5 65
5 VfB Stuttgart 33 59.0 47.2 +11.8 61
6 1899 Hoffenheim 33 53.4 50.0 +3.4 61
7 SC Freiburg 33 47.0 46.7 +0.3 44
8 1. FC Köln 33 50.0 52.1 -2.1 32
9 FSV Mainz 05 33 49.4 52.0 -2.6 37
10 Eintracht Frankfurt 33 42.8 49.0 -6.2 43
11 Borussia Mönchengladbach 33 41.3 50.8 -9.5 35
12 Union Berlin 33 41.7 51.7 -10.0 36
13 Werder Bremen 33 40.0 51.5 -11.5 32
14 FC Augsburg 33 44.7 59.4 -14.7 43
15 1. FC Heidenheim 33 44.9 59.9 -15.0 26
16 VfL Wolfsburg 33 43.6 60.3 -16.7 26
17 Hamburger SV 33 36.5 53.8 -17.3 37
18 FC St. Pauli 33 29.0 52.8 -23.8 26
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