Kaluga vs Tekstilshchik Statistics & Analysis

May 10, 2026 - 11:00
0 1.45
2 1.25
xG Accuracy: 55%
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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 Nein Nein ✔ Correct
  • 1X2 Kaluga Tekstilshchik ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 0-2 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Second League A - Division A Gold
  • Vorrichtung: Kaluga vs Tekstilshchik
  • Beginnen: 2026-05-10 10:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 41.8% · Ziehen 25.7% · Weg 32.6%
  • xG (zeigt): Kaluga 1.45 — Tekstilshchik 1.25 (insgesamt xG ≈ 2.7)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 54.4% · Impliziert: 45.8% · Wahrscheinlichkeitskante: +8.6 pts · Geschätzt. EV: +9.3%
  • BTTS (Modell): Ja 52.7% · NEIN 47.3%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.5%)

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

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

Bester Tipp und Begründung

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: 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.

Wenn mehrere Märkte in der Nähe von +EV liegen, halten Sie die Einsätze gering – Korrelation bedeutet, dass sich die Kanten nicht sauber addieren.

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.

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.

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.

Welche Linie wird in diesem Schnappschuss am besten unterstützt?

Passen Sie die Heldenkarte oben an: Wenn dort „Wetten-Primärauswahl“ steht, hat dieses Bein die Primärregeln erfüllt; Wenn dort „Bester +EV (verfolgte Märkte)“ steht, handelt es sich um die stärkste +EV-Linie, die strengere primäre Schwellenwerte nicht erfüllt hat. Die Aufzählungszeichen unten wiederholen das gleiche Modell, den impliziten Prozentsatz, den gleichen Rand (Punkte) und den gleichen EV-Prozentsatz wie diese Karte.

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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Second League A - Division A Gold Second League A - Division A GoldTabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Veles 18 9 6 3 33
2 Volgar Astrakhan 18 9 5 4 32
3 Tekstilshchik 18 8 6 4 30
4 Mashuk-KMV 18 8 6 4 30
5 Novosibirsk 18 7 3 8 24
6 Leningradets 18 7 3 8 24
7 Tyumen 18 6 5 7 23
8 Dinamo Kirov 18 5 5 8 20
9 Alaniya Vladikavkaz 18 5 2 11 17
10 Dinamo Moskva II 18 1 9 8 12
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Tyumen 18 31 26 +5 23
2 Veles 18 26 12 +14 33
3 Novosibirsk 18 26 18 +8 24
4 Tekstilshchik 18 24 16 +8 30
5 Leningradets 18 22 25 -3 24
6 Mashuk-KMV 18 20 17 +3 30
7 Dinamo Kirov 18 20 24 -4 20
8 Alaniya Vladikavkaz 18 19 30 -11 17
9 Volgar Astrakhan 18 18 11 +7 32
10 Dinamo Moskva II 18 9 36 -27 12