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Valencia vs Barcelona Statistics & Analysis

Valencia Valencia
May 23, 2026 - 19:00
3 1.19
1 1.28
xG Accuracy: 56%
Barcelona Barcelona
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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
  • Over / Under 2.5 Under 2.5 Over 2.5 (4 goals) ✖ Incorrect
  • Both Teams To Score BTTS No Yes ✖ Incorrect
  • 1X2 Barcelona Valencia ✖ Incorrect
  • Correct Score Insights 1-1, 0-1, 1-0, 0-0, 1-2 3-1 ✖ Incorrect

AI match briefing

AI Match Summary

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: La Liga
  • Vorrichtung: Valencia vs Barcelona
  • Beginnen: 2026-05-24 16:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 32.6% · Ziehen 30.5% · Weg 36.9%
  • xG (zeigt): Valencia 1.19 — Barcelona 1.28 (insgesamt xG ≈ 2.47)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS No
  • Modell: 48.1% · Impliziert: 35.5% · Wahrscheinlichkeitskante: +12.6 pts · Geschätzt. EV: +34.7%
  • BTTS (Modell): Ja 51.9% · NEIN 48.1%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.9%)

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

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

Best Bet + Reason

Die Hauptüberschrift der Engine lautet: BTTS No.

Wenn 1X2 knapp aussieht, findet die Engine möglicherweise immer noch eine klarere Struktur in den Summen oder BTTS – das ist beabsichtigt.

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

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.

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.

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.

Risk Factors

  • 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 %).

Methodology

  • 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.

Last Updated

June 08, 2026 (UTC)

How to use this
  • Focus on the Primary line when you want one actionable idea.
  • Do not parlay many thin-edge picks together; edges do not add reliably.
  • Treat longshots as optional, high-stake-sizing plays only.

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La Liga La Liga — Standings
# TEAM MP W D L PTS
1 Barcelona 38 31 1 6 94
2 Real Madrid 38 27 5 6 86
3 Villarreal 38 22 6 10 72
4 Atletico Madrid 38 21 6 11 69
5 Real Betis 38 15 15 8 60
6 Celta Vigo 38 14 12 12 54
7 Getafe 38 15 6 17 51
8 Rayo Vallecano 38 12 14 12 50
9 Valencia 38 13 10 15 49
10 Real Sociedad 38 11 13 14 46
11 Espanyol 38 12 10 16 46
12 Athletic Club 38 13 6 19 45
13 Sevilla 38 12 7 19 43
14 Alaves 38 11 10 17 43
15 Elche 38 10 13 15 43
16 Levante 38 11 9 18 42
17 Osasuna 38 11 9 18 42
18 Mallorca 38 11 9 18 42
19 Girona 38 9 14 15 41
20 Oviedo 38 6 11 21 29
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Barcelona 38 95 36 +59 94
2 Real Madrid 38 77 35 +42 86
3 Villarreal 38 72 46 +26 72
4 Atletico Madrid 38 62 44 +18 69
5 Real Betis 38 59 48 +11 60
6 Real Sociedad 38 59 61 -2 46
7 Celta Vigo 38 53 48 +5 54
8 Elche 38 49 57 -8 43
9 Mallorca 38 47 57 -10 42
10 Levante 38 47 61 -14 42
11 Valencia 38 46 55 -9 49
12 Sevilla 38 46 60 -14 43
13 Osasuna 38 44 50 -6 42
14 Alaves 38 44 56 -12 43
15 Espanyol 38 43 55 -12 46
16 Athletic Club 38 43 58 -15 45
17 Rayo Vallecano 38 41 44 -3 50
18 Girona 38 39 55 -16 41
19 Getafe 38 32 38 -6 51
20 Oviedo 38 26 60 -34 29
# TEAM MP xG xGC +/- PTS
1 Barcelona 38 86.7 45.6 +41.1 94
2 Real Madrid 38 74.8 40.1 +34.7 86
3 Villarreal 38 57.8 45.0 +12.8 72
4 Atletico Madrid 38 58.0 48.5 +9.5 69
5 Real Betis 38 54.7 45.5 +9.2 60
6 Athletic Club 38 49.4 40.5 +8.9 45
7 Valencia 38 49.3 46.3 +3.0 49
8 Rayo Vallecano 38 50.1 48.0 +2.1 50
9 Celta Vigo 38 49.7 49.4 +0.3 54
10 Alaves 38 46.1 47.4 -1.3 43
11 Osasuna 38 45.5 49.1 -3.6 42
12 Espanyol 38 48.4 53.8 -5.4 46
13 Real Sociedad 38 49.0 54.7 -5.7 46
14 Levante 38 51.5 59.3 -7.8 42
15 Girona 38 45.6 55.4 -9.8 41
16 Getafe 38 30.2 40.8 -10.6 51
17 Sevilla 38 38.0 54.0 -16.0 43
18 Mallorca 38 43.1 61.9 -18.8 42
19 Elche 38 40.5 60.1 -19.6 43
20 Oviedo 38 34.3 57.3 -23.0 29
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