Statistiken / Fußball / Germany. 3. Liga / MSV Duisburg vs Energie Cottbus

MSV Duisburg vs Energie Cottbus Statistics & Analysis

May 03, 2026 - 11:30
2 1.45
1 1.20
xG Accuracy: 81%
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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 (3 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 MSV Duisburg MSV Duisburg ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 2-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: 3. Liga
  • Vorrichtung: MSV Duisburg vs Energie Cottbus
  • Beginnen: 2026-05-02 12:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 41.3% · Ziehen 29.0% · Weg 29.6%
  • xG (zeigt): MSV Duisburg 1.45 — Energie Cottbus 1.2 (insgesamt xG ≈ 2.65)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 50.6% · Impliziert: 39.8% · Wahrscheinlichkeitskante: +10.8 pts · Geschätzt. EV: +21.4%
  • BTTS (Modell): Ja 55.1% · NEIN 44.9%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.3%)

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

Die korrekte Punktzahl bleibt hochvariabel, selbst wenn eine Zeile höchstwahrscheinlich auf dem Papier steht.

Bester Tipp und Begründung

Die Hauptüberschrift der Engine lautet: Under 2.5 goals.

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

Kanten schrumpfen schnell, wenn sich die Preise ändern; Überprüfen Sie immer noch einmal die Nummer auf Ihrem Buch.

FAQ

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.

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.

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“.

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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3. Liga 3. LigaTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 VfL Osnabrück 38 24 8 6 80
2 Energie Cottbus 38 21 9 8 72
3 Rot-Weiß Essen 38 20 10 8 70
4 MSV Duisburg 38 19 11 8 68
5 Hansa Rostock 38 18 13 7 67
6 Verl 38 18 10 10 64
7 Alemannia Aachen 38 19 7 12 64
8 TSV 1860 München 38 15 11 12 56
9 SV Wehen 38 15 8 15 53
10 Waldhof Mannheim 38 15 7 16 52
11 FC Viktoria Köln 38 15 6 17 51
12 FC Ingolstadt 04 38 13 10 15 49
13 SSV Jahn Regensburg 38 14 7 17 49
14 Stuttgart II 38 13 7 18 46
15 FC Saarbrücken 38 10 14 14 44
16 Hoffenheim II 38 12 7 19 43
17 Havelse 38 9 8 21 35
18 Erzgebirge Aue 38 7 13 18 34
19 SSV Ulm 1846 38 9 6 23 33
20 FC Schweinfurt 05 38 5 6 27 21
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Verl 38 82 48 +34 64
2 Rot-Weiß Essen 38 78 66 +12 70
3 Alemannia Aachen 38 76 57 +19 64
4 Hansa Rostock 38 74 49 +25 67
5 Energie Cottbus 38 72 51 +21 72
6 VfL Osnabrück 38 66 34 +32 80
7 MSV Duisburg 38 66 49 +17 68
8 FC Ingolstadt 04 38 65 56 +9 49
9 Hoffenheim II 38 65 71 -6 43
10 Waldhof Mannheim 38 59 72 -13 52
11 Stuttgart II 38 57 69 -12 46
12 Havelse 38 57 89 -32 35
13 SV Wehen 38 54 52 +2 53
14 TSV 1860 München 38 54 53 +1 56
15 SSV Jahn Regensburg 38 54 58 -4 49
16 FC Viktoria Köln 38 51 53 -2 51
17 FC Saarbrücken 38 51 57 -6 44
18 Erzgebirge Aue 38 51 70 -19 34
19 SSV Ulm 1846 38 49 78 -29 33
20 FC Schweinfurt 05 38 38 87 -49 21
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Hansa Rostock 38 49.0 35.6 +13.4 67
2 Energie Cottbus 38 46.5 33.7 +12.8 72
3 Verl 38 44.0 31.6 +12.4 64
4 VfL Osnabrück 38 41.6 30.4 +11.2 80
5 MSV Duisburg 38 37.4 29.2 +8.2 68
6 FC Ingolstadt 04 38 45.5 38.9 +6.6 49
7 TSV 1860 München 38 45.8 42.6 +3.2 56
8 Rot-Weiß Essen 38 41.9 38.8 +3.1 70
9 Waldhof Mannheim 38 38.3 35.4 +2.9 52
10 SV Wehen 38 36.8 35.3 +1.5 53
11 FC Saarbrücken 38 41.1 40.6 +0.5 44
12 SSV Jahn Regensburg 38 40.8 40.6 +0.2 49
13 FC Viktoria Köln 38 33.4 34.1 -0.7 51
14 Stuttgart II 38 37.1 41.0 -3.9 46
15 SSV Ulm 1846 38 37.4 42.3 -4.9 33
16 Alemannia Aachen 38 37.1 42.9 -5.8 64
17 Hoffenheim II 38 44.5 51.1 -6.6 43
18 Erzgebirge Aue 38 32.1 45.3 -13.2 34
19 Havelse 38 31.9 50.5 -18.6 35
20 FC Schweinfurt 05 38 32.9 55.1 -22.2 21