Al Kholood vs Al Okhdood Statistics & Analysis

Al Kholood

May 12, 2026 - 16:20

0 1.93

0 0.88

xG Accuracy: 46%

Al Okhdood

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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 Al Kholood Ziehen ✖ Incorrect
Einblicke: korrekter Spielstand 1-0 0-0 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Unten finden Sie einen kompakten Schnappschuss, bei dem die Zahlen an erster Stelle stehen und der auf die gleiche Engine wie die Karten oben ausgerichtet ist.

Liga: Pro League
Vorrichtung: Al Kholood vs Al Okhdood
Beginnen: 2026-05-07 17:00:00
1X2 (Modell): Heim 60.7% · Ziehen 24.2% · Weg 15.2%
xG (zeigt): Al Kholood 1.93 — Al Okhdood 0.88 (insgesamt xG ≈ 2.81)
Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS No
Modell: 48.6% · Impliziert: 43.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +5.4 pts · Geschätzt. EV: +10.8%
BTTS (Modell): Ja 51.4% · NEIN 48.6%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (11.6%)

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

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

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: BTTS No.

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

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.

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.

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.

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