Pdrm vs Penang Statistics & Analysis

May 08, 2026 - 13:00
1 1.45
1 1.25
xG Accuracy: 82%
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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 (2 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 Pdrm Ziehen ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-2 1-1 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Super League
  • Vorrichtung: Pdrm vs Penang
  • Beginnen: 2026-05-08 13:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 10.0% · Ziehen 45.0% · Weg 45.0%
  • xG (zeigt): Pdrm 1.45 — Penang 1.25 (insgesamt xG ≈ 2.7)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS No
  • Modell: 70.2% · Impliziert: 48.9% · Wahrscheinlichkeitskante: +21.3 pts · Geschätzt. EV: +36.9%
  • BTTS (Modell): Ja 29.8% · NEIN 70.2%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-2 (9.6%)

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

Die Hauptüberschrift der Engine lautet: 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

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.

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.

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“.

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 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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Super League Super LeagueTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Johor Darul Takzim FC 24 23 1 0 70
2 Kuching FA 23 15 5 3 50
3 Selangor 23 15 4 4 49
4 Kuala Lumpur FA 23 12 7 4 43
5 Terengganu 24 10 6 8 36
6 Imigresen 24 9 5 10 32
7 Negeri Sembilan 24 6 11 7 29
8 Penang 24 6 7 11 25
9 Sabah FA 24 5 8 11 23
10 DPMM FC Brunei 24 6 5 13 23
11 Melaka 24 4 7 13 19
12 Kelantan United 24 4 3 17 15
13 Pdrm 23 2 5 16 11
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Johor Darul Takzim FC 24 117 10 +107 70
2 Selangor 23 53 20 +33 49
3 Kuching FA 23 44 14 +30 50
4 Kuala Lumpur FA 23 40 28 +12 43
5 Terengganu 24 39 34 +5 36
6 Negeri Sembilan 24 39 35 +4 29
7 Imigresen 24 38 43 -5 32
8 DPMM FC Brunei 24 30 57 -27 23
9 Sabah FA 24 29 44 -15 23
10 Penang 24 26 41 -15 25
11 Melaka 24 18 45 -27 19
12 Kelantan United 24 17 63 -46 15
13 Pdrm 23 17 73 -56 11