Vorhersagen / Fußball / Kenia. FKF Premier League / Sofapaka vs KCB

Prognose-Audit: Sofapaka vs KCB Vorhersage, Quoten & KI-Wett-Tipps

Sofapaka Sofapaka
May 27, 2026 - 12:00
1 1.45
2 1.25
xG Accuracy: 72%
KCB KCB

Verfolgte Märkte im Vergleich zum Vollzeitergebnis

Vorhersagegrad Not available

In jeder Zeile wird das Modell vor dem Spiel mit dem Endergebnis verglichen.

  • Markt Vorhersage Ergebnis Ergebnis
  • Über / Unter 2.5 Unter 2.5 Über 2.5 (3 Ziele) ✖ Falsch
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Falsch
  • 1X2 Sofapaka KCB ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 0-1, 0-0, 1-1, 1-0, 0-2 1-2 ✖ Falsch

Post Match Insights

What worked

  • Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.70) — 3 goals materialised
Premium-Wettanbieter stake: Neukunden können den Promo-Code FHn2uDc1 nutzen. Jetzt registrieren

Vorhersagezeitleiste

Wie diese Vorhersage von der Prognose zur Vollzeitüberprüfung überging.

  1. May 27, 2026 · 12:00 UTC Kickoff
  2. FT Full-time result KCB win · 1–2

Historische Momentaufnahme

Beim Anpfiff eingefroren – die Modellausgabe im Zustand vor Spielbeginn.

Historisches Urteil: No prediction record
Metriken vor dem Spiel (historischer Kontext)
Vorhersagezuverlässigkeit 57/100 · Moderate
  • Validation: Pending
Beweis ★★★★★
  • No strong statistical edge
  • Market has already priced much of the edge
  • Validation pending
Market Compatibility 100/100
Betting Confidence 59/100

Validation Report

Prediction Time: Jul 24, 2026 · 04:18 UTC Snapshot ID: dp-1550012

Closing Odds Pending
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result KCB win · Sofapaka 1–2 KCB
Prediction No prediction record
Decision Grade Not assessed

Sehen Sie sich die FAQ an

Wie genau war die Vorhersage?
Auf dieser Seite werden Richtungsmärkte (1X2, Über/Unter 2,5, BTTS) anhand des Gesamtergebnisses bewertet. Der Prognosegrad spiegelt wider, wie viele der beobachteten Märkte mit der Realität übereinstimmten.
Was misst die xG-Genauigkeit?
xG Accuracy vergleicht das Profil der erwarteten Tore des Modells vor dem Spiel mit dem tatsächlichen Ergebnis – nicht, ob jeder Markttreffer erzielt wird. Eine starke Richtungsbewertung kann mit einem moderaten xG-Genauigkeitswert einhergehen.
Warum wurde nicht das genaue Ergebnis vorhergesagt?
Ergebnisse mit korrekter Punktzahl sind Ausläufer mit geringer Wahrscheinlichkeit, selbst wenn das Modell das Übereinstimmungsprofil gut liest. Wir heben die Kategorien mit den höchsten Bewertungen für den Kontext hervor; Das Fehlen der genauen Zeile macht eine richtungsweisende Überprüfung nicht ungültig.
Verbessert dies die KI-Aufzeichnung?
Jedes abgeschlossene Spiel wird in unserer Validierungspipeline protokolliert. Aggregierte Trefferquoten und CLV-Studien werden separat veröffentlicht – diese Seite ist der Audit-Trail pro Spiel.

Vorhersagen dienen nur zu Informationszwecken. Spielen Sie immer verantwortungsbewusst und innerhalb Ihrer Grenzen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse.

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: FKF Premier League
  • Vorrichtung: Sofapaka vs KCB
  • Beginnen: 2026-05-26 22:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 41.8% · Ziehen 25.7% · Weg 32.6%
  • xG (zeigt): Sofapaka 1.45 — KCB 1.25 (insgesamt xG ≈ 2.7)
  • Wert-Überschrift: Keine – auf verfolgten Linien zu aktuell besten Preisen konnte kein positiver EV geschätzt werden (fehlende Quoten oder geringe Buchtiefe).
  • Strukturelle Neigungen (keine Wetten): Struktureller Lean (Modell): O/U 2.5 Under 2.5 (Unter 2,5 67.7% · Über 2,5 32.3%); BTTS No (Ja 25.8% · NEIN 74.2%) Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Unter 2,5; BTTS NEIN
  • BTTS (Modell): Ja 25.8% · NEIN 74.2%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 0-1 (15.6%)

Wenn die Buchungstiefe gering ist oder Quoten fehlen, ist EV möglicherweise nicht verfügbar, obwohl das Modell immer noch eine Seite bei Gesamt- oder BTTS-Werten bevorzugt – warten Sie auf günstigere Preise oder lassen Sie es weg.

Wenn sich die Linien erheblich verschieben, führen Sie die Generierung oder Aktualisierung erneut durch – zunächst ändern sich die impliziten Wahrscheinlichkeiten und alle zukünftigen EV-Anzeigen.

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: Vorsichtig / Warten

Ergebnis: —

Risikofaktoren, die vor dem Anpfiff berücksichtigt werden

  • 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 %).

Zuletzt aktualisiert

November 11, 2026 (UTC)

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FKF Premier League FKF Premier League — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 GOR Mahia 34 20 9 5 69
2 AFC Leopards 34 19 7 8 64
3 Police 34 13 16 5 55
4 Nairobi United 34 14 11 9 53
5 Shabana FC 34 14 10 10 52
6 Homeboyz 34 12 13 9 49
7 KCB 34 13 9 12 48
8 Murang'a SEAL 34 13 8 13 47
9 Tusker 34 13 6 15 45
10 APS Bomet 34 11 11 12 44
11 Mara Sugar 34 10 14 10 44
12 Bandari 34 9 17 8 44
13 Ulinzi Stars 34 11 8 15 41
14 Mathare United 34 11 8 15 41
15 Posta Rangers FC 34 9 13 12 40
16 Kariobangi Sharks 34 8 14 12 38
17 Bidco United 34 5 12 17 27
18 Sofapaka 34 3 10 21 19
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 GOR Mahia 34 50 22 +28 69
2 Homeboyz 34 47 37 +10 49
3 AFC Leopards 34 44 28 +16 64
4 Nairobi United 34 44 34 +10 53
5 Murang'a SEAL 34 42 41 +1 47
6 APS Bomet 34 37 35 +2 44
7 KCB 34 36 37 -1 48
8 Shabana FC 34 35 34 +1 52
9 Ulinzi Stars 34 34 37 -3 41
10 Police 34 31 21 +10 55
11 Mathare United 34 31 35 -4 41
12 Posta Rangers FC 34 31 40 -9 40
13 Mara Sugar 34 30 30 0 44
14 Kariobangi Sharks 34 30 33 -3 38
15 Tusker 34 27 32 -5 45
16 Bandari 34 26 26 0 44
17 Bidco United 34 19 40 -21 27
18 Sofapaka 34 19 51 -32 19
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