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Villarreal vs Sevilla Statistics & Analysis

May 13, 2026 - 17:00
2 1.64
3 0.77
xG Accuracy: 49%
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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 Villarreal Sevilla ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-0 2-3 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: La Liga
  • Vorrichtung: Villarreal vs Sevilla
  • Beginnen: 2026-05-13 16:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 56.7% · Ziehen 27.4% · Weg 15.9%
  • xG (zeigt): Villarreal 1.64 — Sevilla 0.77 (insgesamt xG ≈ 2.41)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS No
  • Modell: 55.2% · Impliziert: 44.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +11.0 pts · Geschätzt. EV: +21.4%
  • BTTS (Modell): Ja 44.8% · NEIN 55.2%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (14.7%)

Gesamtwerte und BTTS werden, soweit verfügbar, mit aktuellen Marktpreisen verglichen.

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: BTTS No.

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

Ist das wahrscheinlichste richtige Ergebnis eine gute Wette?

Normalerweise nein als eigenständige Wette: Das „wahrscheinlichste“ Ergebnis ist immer noch ein Tail-Event mit niedriger absoluter Wahrscheinlichkeit (oft einstellig, manchmal im niedrigen Zehnerbereich). Verwenden Sie es als Kontext; Behalten Sie alle Einsätze mit korrektem Ergebnis im Eimer „Spaß/Klein“.

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.

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.

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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La Liga La LigaTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Barcelona 36 30 1 5 91
2 Real Madrid 36 25 5 6 80
3 Villarreal 36 21 6 9 69
4 Atletico Madrid 36 20 6 10 66
5 Real Betis 36 14 15 7 57
6 Celta Vigo 36 13 11 12 50
7 Getafe 36 14 6 16 48
8 Real Sociedad 36 11 12 13 45
9 Athletic Club 36 13 5 18 44
10 Rayo Vallecano 36 10 14 12 44
11 Valencia 36 11 10 15 43
12 Sevilla 36 12 7 17 43
13 Osasuna 36 11 9 16 42
14 Espanyol 36 11 9 16 42
15 Girona 36 9 13 14 40
16 Alaves 36 10 10 16 40
17 Elche 36 9 12 15 39
18 Mallorca 36 10 9 17 39
19 Levante 36 10 9 17 39
20 Oviedo 36 6 11 19 29
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Barcelona 36 91 32 +59 91
2 Real Madrid 36 72 33 +39 80
3 Villarreal 36 67 43 +24 69
4 Atletico Madrid 36 60 39 +21 66
5 Real Betis 36 56 44 +12 57
6 Real Sociedad 36 55 56 -1 45
7 Celta Vigo 36 51 47 +4 50
8 Elche 36 47 56 -9 39
9 Sevilla 36 46 58 -12 43
10 Mallorca 36 44 55 -11 39
11 Levante 36 44 59 -15 39
12 Osasuna 36 43 47 -4 42
13 Alaves 36 42 54 -12 40
14 Athletic Club 36 40 53 -13 44
15 Espanyol 36 40 53 -13 42
16 Valencia 36 39 51 -12 43
17 Girona 36 38 53 -15 40
18 Rayo Vallecano 36 37 43 -6 44
19 Getafe 36 31 37 -6 48
20 Oviedo 36 26 56 -30 29
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Barcelona 36 84.0 43.1 +40.9 91
2 Real Madrid 36 71.8 38.5 +33.3 80
3 Villarreal 36 54.3 42.3 +12.0 69
4 Atletico Madrid 36 54.9 43.9 +11.0 66
5 Real Betis 36 52.2 42.1 +10.1 57
6 Athletic Club 36 46.0 38.4 +7.6 44
7 Valencia 36 46.2 43.7 +2.5 43
8 Celta Vigo 36 48.0 46.0 +2.0 50
9 Rayo Vallecano 36 47.2 45.4 +1.8 44
10 Alaves 36 43.0 45.7 -2.7 40
11 Real Sociedad 36 46.4 50.7 -4.3 45
12 Osasuna 36 43.4 48.1 -4.7 42
13 Espanyol 36 45.2 50.8 -5.6 42
14 Getafe 36 29.9 39.8 -9.9 48
15 Levante 36 47.0 57.4 -10.4 39
16 Girona 36 42.8 53.3 -10.5 40
17 Sevilla 36 36.5 51.4 -14.9 43
18 Mallorca 36 40.1 59.4 -19.3 39
19 Oviedo 36 33.7 53.2 -19.5 29
20 Elche 36 39.8 59.4 -19.6 39