Al Kholood vs Al-Fayha Statistics & Analysis

Al Kholood

Apr 30, 2026 - 18:00

1 1.34

1 1.30

xG Accuracy: 84%

Al-Fayha

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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 Über 2,5 Unter 2,5 (2 goals) ✖ Incorrect
Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Correct
1X2 Al Kholood Ziehen ✖ Incorrect
Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 1-1 ✔ Correct

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

Liga: Pro League
Vorrichtung: Al Kholood vs Al-Fayha
Beginnen: 2026-04-30 18:00:00
1X2 (Modell): Heim 36.2% · Ziehen 29.4% · Weg 34.4%
xG (zeigt): Al Kholood 1.34 — Al-Fayha 1.3 (insgesamt xG ≈ 2.64)
Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Over 2.5 goals
Modell: 49.2% · Impliziert: 46.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +3.0 pts · Geschätzt. EV: +6.8%
BTTS (Modell): Ja 55.3% · NEIN 44.7%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.4%)

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

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: Over 2.5 goals.

Wir trennen den Wahrscheinlichkeitsvorteil (Modell minus implizit, in Wahrscheinlichkeitspunkten) vom geschätzten EV (wirtschaftlichen Vorteil zum besten auf der Seite angezeigten Preis).

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

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.

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.

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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Pro League — Tabelle

#	TEAM	Sp	S	U	N	Pkt
1	Al-Nassr	33	27	2	4	83
2	Al-Hilal Saudi FC	33	24	9	0	81
3	Al-Ahli Jeddah	33	24	6	3	78
4	Al-Qadisiyah FC	33	22	8	3	74
5	Al-Ittihad FC	32	16	7	9	55
6	Al Taawon	33	15	8	10	53
7	Al-Ettifaq	33	14	7	12	49
8	NEOM	33	12	8	13	44
9	Al-Hazm	33	10	9	14	39
10	Al-Fayha	33	10	8	15	38
11	Al Khaleej Saihat	33	10	7	16	37
12	Al-Fateh	33	9	9	15	36
13	Al Kholood	33	9	5	19	32
14	Al Shabab	32	7	11	14	32
15	Damac	33	6	11	16	29
16	Al Riyadh	33	6	9	18	27
17	Al Okhdood	33	5	5	23	20
18	Al Najma	33	2	7	24	13

#	TEAM	Sp	T+	T-	+/-	Pkt
1	Al-Nassr	33	87	27	+60	83
2	Al-Hilal Saudi FC	33	84	27	+57	81
3	Al-Qadisiyah FC	33	78	33	+45	74
4	Al-Ahli Jeddah	33	67	24	+43	78
5	Al Taawon	33	59	44	+15	53
6	Al Khaleej Saihat	33	53	58	-5	37
7	Al-Ittihad FC	32	52	40	+12	55
8	Al-Ettifaq	33	50	54	-4	49
9	NEOM	33	42	47	-5	44
10	Al-Fayha	33	41	53	-12	38
11	Al Shabab	32	41	54	-13	32
12	Al-Fateh	33	41	55	-14	36
13	Al Kholood	33	39	61	-22	32
14	Al-Hazm	33	36	57	-21	39
15	Al Riyadh	33	34	63	-29	27
16	Damac	33	31	51	-20	29
17	Al Najma	33	31	76	-45	13
18	Al Okhdood	33	27	69	-42	20

#	TEAM	Sp	xG	xGC	+/-	Pkt
1	Al-Nassr	33	65.9	24.9	+41.0	83
2	Al-Hilal Saudi FC	33	63.9	24.5	+39.4	81
3	Al-Ahli Jeddah	33	54.1	23.6	+30.5	78
4	Al-Qadisiyah FC	33	58.8	33.4	+25.4	74
5	Al-Ittihad FC	32	47.6	37.0	+10.6	55
6	NEOM	33	43.5	36.8	+6.7	44
7	Al Shabab	32	43.1	43.3	-0.2	32
8	Al Taawon	33	41.1	42.2	-1.1	53
9	Al Khaleej Saihat	33	39.8	41.3	-1.5	37
10	Al-Fateh	33	40.9	43.5	-2.6	36
11	Al-Fayha	33	33.1	42.3	-9.2	38
12	Al Riyadh	33	40.3	50.0	-9.7	27
13	Damac	33	24.2	37.4	-13.2	29
14	Al-Hazm	33	31.7	46.5	-14.8	39
15	Al Kholood	33	30.9	47.0	-16.1	32
16	Al-Ettifaq	33	38.4	54.9	-16.5	49
17	Al Najma	33	26.8	60.1	-33.3	13
18	Al Okhdood	33	25.0	60.7	-35.7	20