Statistiken / Fußball / Germany. 2. Bundesliga / 1. FC Magdeburg vs 1. FC Kaiserslautern

1. FC Magdeburg vs 1. FC Kaiserslautern Statistics & Analysis

1. FC Magdeburg 1. FC Magdeburg
May 17, 2026 - 13:30
0 1.62
1 1.10
xG Accuracy: 62%
1. FC Kaiserslautern 1. FC Kaiserslautern
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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 1. FC Magdeburg 1. FC Kaiserslautern ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 0-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: 2. Bundesliga
  • Vorrichtung: 1. FC Magdeburg vs 1. FC Kaiserslautern
  • Beginnen: 2026-05-17 13:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 47.9% · Ziehen 27.8% · Weg 24.3%
  • xG (zeigt): 1. FC Magdeburg 1.62 — 1. FC Kaiserslautern 1.1 (insgesamt xG ≈ 2.72)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 48.9% · Impliziert: 33.4% · Wahrscheinlichkeitskante: +15.5 pts · Geschätzt. EV: +41.3%
  • BTTS (Modell): Ja 55.0% · NEIN 45.0%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (11.7%)

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

1X2 kann ausgewogen aussehen, selbst wenn die Nebenmärkte eine klarere Struktur aufweisen.

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: 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

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.

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.

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 19, 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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2. Bundesliga 2. Bundesliga — Tabelle
# TEAM SP S U N PKT
1 FC Schalke 04 33 20 7 6 67
2 SV Elversberg 33 17 8 8 59
3 Hannover 96 33 16 11 6 59
4 SC Paderborn 07 33 17 8 8 59
5 SV Darmstadt 98 33 13 13 7 52
6 Hertha BSC 33 14 9 10 51
7 1. FC Kaiserslautern 33 15 4 14 49
8 1. FC Nürnberg 33 12 9 12 45
9 Karlsruher SC 33 12 8 13 44
10 VfL Bochum 33 10 11 12 41
11 Holstein Kiel 33 11 8 14 41
12 1. FC Magdeburg 33 12 3 18 39
13 Dynamo Dresden 33 10 8 15 38
14 Eintracht Braunschweig 33 10 7 16 37
15 Fortuna Düsseldorf 33 11 4 18 37
16 Arminia Bielefeld 33 9 9 15 36
17 SpVgg Greuther Fürth 33 9 7 17 34
18 Preußen Münster 33 6 12 15 30
# TEAM SP ET GT +/- PKT
1 SV Elversberg 33 61 39 +22 59
2 Hannover 96 33 57 41 +16 59
3 SV Darmstadt 98 33 57 43 +14 52
4 SC Paderborn 07 33 57 45 +12 59
5 Dynamo Dresden 33 52 52 0 38
6 1. FC Magdeburg 33 52 57 -5 39
7 Karlsruher SC 33 52 62 -10 44
8 1. FC Kaiserslautern 33 51 47 +4 49
9 FC Schalke 04 33 49 31 +18 67
10 VfL Bochum 33 47 46 +1 41
11 Arminia Bielefeld 33 47 50 -3 36
12 Hertha BSC 33 46 38 +8 51
13 SpVgg Greuther Fürth 33 46 68 -22 34
14 1. FC Nürnberg 33 44 42 +2 45
15 Holstein Kiel 33 43 46 -3 41
16 Preußen Münster 33 38 58 -20 30
17 Eintracht Braunschweig 33 36 53 -17 37
18 Fortuna Düsseldorf 33 33 50 -17 37
# TEAM SP xG xGC +/- PKT
1 FC Schalke 04 33 51.0 30.4 +20.6 67
2 SC Paderborn 07 33 58.1 38.1 +20.0 59
3 Hannover 96 33 55.4 38.5 +16.9 59
4 SV Elversberg 33 51.6 37.3 +14.3 59
5 1. FC Magdeburg 33 52.6 45.9 +6.7 39
6 Arminia Bielefeld 33 50.3 46.2 +4.1 36
7 VfL Bochum 33 51.9 48.6 +3.3 41
8 1. FC Kaiserslautern 33 46.2 44.1 +2.1 49
9 1. FC Nürnberg 33 46.2 44.2 +2.0 45
10 SV Darmstadt 98 33 52.1 51.8 +0.3 52
11 Dynamo Dresden 33 43.2 43.9 -0.7 38
12 Hertha BSC 33 44.7 51.4 -6.7 51
13 Fortuna Düsseldorf 33 40.3 49.4 -9.1 37
14 Eintracht Braunschweig 33 36.7 48.1 -11.4 37
15 SpVgg Greuther Fürth 33 39.4 51.4 -12.0 34
16 Holstein Kiel 33 41.0 53.1 -12.1 41
17 Preußen Münster 33 36.7 55.9 -19.2 30
18 Karlsruher SC 33 42.5 61.9 -19.4 44
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