FC Rostov vs Zenit Statistics & Analysis

May 17, 2026 - 15:00
0 0.82
1 0.84
xG Accuracy: 76%
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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 draw Zenit ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 0-0 0-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Premier League
  • Vorrichtung: FC Rostov vs Zenit
  • Beginnen: 2026-05-17 15:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 30.5% · Ziehen 38.0% · Weg 31.5%
  • xG (zeigt): FC Rostov 0.82 — Zenit 0.84 (insgesamt xG ≈ 1.66)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 76.8% · Impliziert: 55.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +21.6 pts · Geschätzt. EV: +37.5%
  • BTTS (Modell): Ja 33.5% · NEIN 66.5%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 0-0 (19.0%)

Verwenden Sie die Karten zum Aufteilen; Dieser Text wiederholt dieselben Eingaben nur in narrativer Form.

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: Under 2.5 goals.

Die Modellwahrscheinlichkeit wird mit der impliziten Wahrscheinlichkeit aus den Quoten verglichen, um eine Wahrscheinlichkeitskante hervorzuheben. EV verwendet die gleiche Modellwahrscheinlichkeit mit dem besten verfolgten Dezimalpreis.

Hier wird nur eine bescheidene +EV-Kante hervorgehoben; Größe vorsichtig und prüfen Sie erneut, ob sich die Chancen ändern.

FAQ

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.

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.

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.

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.

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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Premier League Premier LeagueTabelle
# TEAM SP S U N PKT
1 Zenit 30 20 8 2 68
2 FC Krasnodar 30 20 6 4 66
3 Lokomotiv 30 14 11 5 53
4 Spartak Moscow 30 15 7 8 52
5 CSKA Moscow 30 15 6 9 51
6 Baltika 30 11 13 6 46
7 Dynamo 30 12 9 9 45
8 Rubin 30 11 10 9 43
9 Akhmat 30 9 10 11 37
10 FC Rostov 30 8 9 13 33
11 Krylia Sovetov 30 8 8 14 32
12 FC Orenburg 30 7 8 15 29
13 Akron 30 6 9 15 27
14 Dinamo Makhachkala 30 5 11 14 26
15 Nizhny Novgorod 30 6 5 19 23
16 FC Sochi 30 6 4 20 22
# TEAM SP ET GT +/- PKT
1 FC Krasnodar 30 60 23 +37 66
2 Lokomotiv 30 54 39 +15 53
3 Zenit 30 53 19 +34 68
4 Dynamo 30 51 40 +11 45
5 Spartak Moscow 30 47 39 +8 52
6 CSKA Moscow 30 44 33 +11 51
7 Baltika 30 38 21 +17 46
8 Akhmat 30 35 39 -4 37
9 Krylia Sovetov 30 35 50 -15 32
10 Akron 30 35 53 -18 27
11 Rubin 30 29 30 -1 43
12 FC Orenburg 30 29 44 -15 29
13 FC Sochi 30 29 60 -31 22
14 Nizhny Novgorod 30 26 50 -24 23
15 FC Rostov 30 25 32 -7 33
16 Dinamo Makhachkala 30 19 37 -18 26
# TEAM SP xG xGC +/- PKT
1 FC Krasnodar 30 27.6 15.2 +12.4 66
2 Zenit 30 25.0 14.1 +10.9 68
3 Lokomotiv 30 26.7 20.4 +6.3 53
4 Dynamo 30 23.7 18.5 +5.2 45
5 Spartak Moscow 30 22.8 19.0 +3.8 52
6 Baltika 30 22.2 18.6 +3.6 46
7 Rubin 30 19.1 16.8 +2.3 43
8 FC Rostov 30 19.1 17.2 +1.9 33
9 Akhmat 30 20.2 19.3 +0.9 37
10 CSKA Moscow 30 23.4 24.7 -1.3 51
11 Dinamo Makhachkala 30 15.7 17.1 -1.4 26
12 Akron 30 21.8 24.9 -3.1 27
13 FC Orenburg 30 18.4 23.8 -5.4 29
14 Nizhny Novgorod 30 16.7 25.0 -8.3 23
15 Krylia Sovetov 30 12.9 26.0 -13.1 32
16 FC Sochi 30 12.1 27.1 -15.0 22