Al-Hilal Saudi FC vs NEOM Statistics & Analysis

Al-Hilal Saudi FC

May 16, 2026 - 16:05

2 2.51

0 0.90

xG Accuracy: 68%

NEOM

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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 Ja Nein ✖ Incorrect
1X2 Al-Hilal Saudi FC Al-Hilal Saudi FC ✔ Correct
Einblicke: korrekter Spielstand 2-0 2-0 ✔ Correct

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

Liga: Pro League
Vorrichtung: Al-Hilal Saudi FC vs NEOM
Beginnen: 2026-05-16 16:05:00
1X2 (Modell): Heim 71.4% · Ziehen 18.1% · Weg 10.4%
xG (zeigt): Al-Hilal Saudi FC 2.51 — NEOM 0.9 (insgesamt xG ≈ 3.41)
Beste +EV-Linie (gleiche Bezeichnung wie Heldenkarte, wenn die primären Schwellenwerte nicht erreicht werden): Under 2.5 goals
Modell: 33.8% · Impliziert: 31.1% · Wahrscheinlichkeitskante: +2.7 pts · Geschätzt. EV: +13.2%
BTTS (Modell): Ja 55.5% · NEIN 44.5%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 2-0 (10.4%)

Wenn EV angezeigt wird, handelt es sich um die geschätzte Rendite pro Einsatzeinheit zum bestverfolgten Dezimalpreis – nicht dasselbe wie eine reine Wahrscheinlichkeitslücke.

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

Bester Tipp und Begründung

Derzeit am häufigsten verfolgter +EV-Abschnitt (Heldenkarte, nicht-primäre Einstufung): Under 2.5 goals.

Wenn 1X2 knapp aussieht, findet die Engine möglicherweise immer noch eine klarere Struktur in den Summen oder BTTS – das ist beabsichtigt.

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

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.

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.

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.

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“.

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 18, 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	33	16	7	10	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 Shabab	33	8	11	14	35
14	Al Kholood	33	9	5	19	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	ET	GT	+/-	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-Ittihad FC	33	54	43	+11	55
7	Al Khaleej Saihat	33	53	58	-5	37
8	Al-Ettifaq	33	50	54	-4	49
9	Al Shabab	33	44	56	-12	35
10	NEOM	33	42	47	-5	44
11	Al-Fayha	33	41	53	-12	38
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	66.0	25.1	+40.9	81
3	Al-Ahli Jeddah	33	55.6	24.3	+31.3	78
4	Al-Qadisiyah FC	33	58.8	33.4	+25.4	74
5	Al-Ittihad FC	33	47.6	37.0	+10.6	55
6	NEOM	33	44.2	38.9	+5.3	44
7	Al Shabab	33	43.1	43.3	-0.2	35
8	Al Taawon	33	41.1	42.2	-1.1	53
9	Al Khaleej Saihat	33	40.9	42.6	-1.7	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-Ettifaq	33	38.4	54.9	-16.5	49
16	Al Kholood	33	31.6	48.5	-16.9	32
17	Al Najma	33	26.8	60.1	-33.3	13
18	Al Okhdood	33	26.3	61.8	-35.5	20