Statistiken / Fußball / France. National 1 / Caen vs Concarneau

Caen vs Concarneau Statistics & Analysis

Caen Caen
May 09, 2026 - 17:30
0 1.45
0 1.25
xG Accuracy: 48%
Concarneau Concarneau
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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 (0 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Nein ✔ Correct
  • 1X2 Caen Ziehen ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-0 0-0 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: National 1
  • Vorrichtung: Caen vs Concarneau
  • Beginnen: 2026-05-08 17:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 50.0% · Ziehen 50.0% · Weg 0.0%
  • xG (zeigt): Caen 1.45 — Concarneau 1.25 (insgesamt xG ≈ 2.7)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 60.9% · Impliziert: 44.0% · Wahrscheinlichkeitskante: +16.9 pts · Geschätzt. EV: +37.0%
  • BTTS (Modell): Ja 45.3% · NEIN 54.7%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (13.2%)

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

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

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Under 2.5 goals.

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

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.

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.

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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National 1 National 1 — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Dijon 32 18 11 3 65
2 Sochaux 32 16 10 6 58
3 Rouen 32 14 13 5 55
4 Fleury 91 32 15 9 8 54
5 Versailles 32 15 8 9 53
6 Orleans 32 14 9 9 51
7 Le Puy Foot 32 12 11 9 47
8 Caen 32 8 16 8 40
9 Concarneau 32 8 14 10 38
10 Valenciennes 32 10 8 14 37
11 Aubagne 32 9 10 13 37
12 Villefranche 32 10 7 15 37
13 Quevilly 32 8 9 15 33
14 Gobelins 32 7 11 14 32
15 Bourg-en-bresse 01 32 8 7 17 31
16 Chateauroux 32 6 13 13 30
17 Stade Briochin 32 5 12 15 27
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Dijon 32 52 25 +27 65
2 Sochaux 32 51 26 +25 58
3 Fleury 91 32 47 30 +17 54
4 Versailles 32 46 34 +12 53
5 Le Puy Foot 32 45 38 +7 47
6 Rouen 32 43 29 +14 55
7 Orleans 32 42 42 0 51
8 Caen 32 39 34 +5 40
9 Aubagne 32 38 46 -8 37
10 Valenciennes 32 35 44 -9 37
11 Chateauroux 32 35 49 -14 30
12 Stade Briochin 32 35 50 -15 27
13 Villefranche 32 34 45 -11 37
14 Quevilly 32 34 45 -11 33
15 Concarneau 32 32 37 -5 38
16 Gobelins 32 26 41 -15 32
17 Bourg-en-bresse 01 32 25 44 -19 31
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