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Krylia Sovetov vs Spartak Moscow Statistics & Analysis

May 01, 2026 - 14:00
2 0.70
1 1.39
xG Accuracy: 63%
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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 Spartak Moscow Krylia Sovetov ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 0-1 2-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Premier League
  • Vorrichtung: Krylia Sovetov vs Spartak Moscow
  • Beginnen: 2026-05-02 15:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 17.3% · Ziehen 30.8% · Weg 51.9%
  • xG (zeigt): Krylia Sovetov 0.7 — Spartak Moscow 1.39 (insgesamt xG ≈ 2.09)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 65.2% · Impliziert: 46.9% · Wahrscheinlichkeitskante: +18.3 pts · Geschätzt. EV: +36.9%
  • BTTS (Modell): Ja 39.4% · NEIN 60.6%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 0-1 (17.2%)

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

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

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: 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.

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

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.

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“.

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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Premier League Premier LeagueTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 FC Krasnodar 28 19 6 3 63
2 Zenit 28 18 8 2 62
3 Lokomotiv 28 13 11 4 50
4 Spartak Moscow 28 14 6 8 48
5 Baltika 28 11 13 4 46
6 CSKA Moscow 28 13 6 9 45
7 Rubin 28 11 9 8 42
8 Dynamo 28 10 9 9 39
9 Akhmat 28 9 8 11 35
10 FC Rostov 28 7 9 12 30
11 Krylia Sovetov 28 7 8 13 29
12 Akron 28 6 9 13 27
13 FC Orenburg 28 6 8 14 26
14 Dinamo Makhachkala 28 5 9 14 24
15 Nizhny Novgorod 28 6 4 18 22
16 FC Sochi 28 6 3 19 21
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 FC Krasnodar 28 56 21 +35 63
2 Lokomotiv 28 52 36 +16 50
3 Zenit 28 50 18 +32 62
4 Dynamo 28 47 38 +9 39
5 Spartak Moscow 28 45 38 +7 48
6 CSKA Moscow 28 39 31 +8 45
7 Baltika 28 37 18 +19 46
8 Akhmat 28 33 37 -4 35
9 Akron 28 33 46 -13 27
10 Krylia Sovetov 28 31 48 -17 29
11 FC Orenburg 28 28 41 -13 26
12 FC Sochi 28 27 57 -30 21
13 Rubin 28 26 26 0 42
14 Nizhny Novgorod 28 23 46 -23 22
15 FC Rostov 28 22 30 -8 30
16 Dinamo Makhachkala 28 18 36 -18 24
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 FC Krasnodar 28 27.6 15.2 +12.4 63
2 Zenit 28 25.0 14.1 +10.9 62
3 Lokomotiv 28 26.7 20.4 +6.3 50
4 Dynamo 28 23.7 18.5 +5.2 39
5 Spartak Moscow 28 22.8 19.0 +3.8 48
6 Baltika 28 22.2 18.6 +3.6 46
7 Rubin 28 19.1 16.8 +2.3 42
8 FC Rostov 28 19.1 17.2 +1.9 30
9 Akhmat 28 20.2 19.3 +0.9 35
10 CSKA Moscow 28 23.4 24.7 -1.3 45
11 Dinamo Makhachkala 28 15.7 17.1 -1.4 24
12 Akron 28 21.8 24.9 -3.1 27
13 FC Orenburg 28 18.4 23.8 -5.4 26
14 Nizhny Novgorod 28 16.7 25.0 -8.3 22
15 Krylia Sovetov 28 12.9 26.0 -13.1 29
16 FC Sochi 28 12.1 27.1 -15.0 21