Universitatea Cluj vs Arges Pitesti Statistics & Analysis

Universitatea Cluj

May 02, 2026 - 17:30

1 1.15

0 0.89

xG Accuracy: 75%

Arges Pitesti

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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 (1 goals) ✔ Correct
Beide Teams treffen BTTS Nein Nein ✔ Correct
1X2 Universitatea Cluj Universitatea Cluj ✔ Correct
Einblicke: korrekter Spielstand 1-0 1-0 ✔ Correct

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

Liga: Liga I
Vorrichtung: Universitatea Cluj vs Arges Pitesti
Beginnen: 2026-05-02 15:00:00
1X2 (Modell): Heim 40.0% · Ziehen 33.6% · Weg 26.5%
xG (zeigt): Universitatea Cluj 1.15 — Arges Pitesti 0.89 (insgesamt xG ≈ 2.04)
Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
Modell: 66.6% · Impliziert: 57.4% · Wahrscheinlichkeitskante: +9.2 pts · Geschätzt. EV: +9.9%
BTTS (Modell): Ja 42.0% · NEIN 58.0%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (15.0%)

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

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

Bester Tipp und Begründung

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: Under 2.5 goals.

Die Modellwahrscheinlichkeit wird mit der impliziten Wahrscheinlichkeit aus den Quoten verglichen, um eine Wahrscheinlichkeitskante hervorzuheben. EV verwendet die gleiche Modellwahrscheinlichkeit mit dem besten verfolgten Dezimalpreis.

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.

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.

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.

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

Ohne Primary die +EV-Zeilen in den Marktkarten unten vergleichen (nicht nur 1X2).
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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Liga I — Tabelle

#	TEAM	Sp	S	U	N	Pkt
1	Universitatea Craiova	8	5	1	2	46
2	Universitatea Cluj	8	6	0	2	45
3	CFR 1907 Cluj	9	4	3	2	42
4	Dinamo Bucuresti	9	3	3	3	38
5	Rapid	9	1	2	6	33
6	Arges Pitesti	9	1	3	5	31
7	FCSB	30	13	7	10	46
8	Uta Arad	30	11	10	9	43
9	FC Botosani	30	11	9	10	42
10	Oţelul	30	11	8	11	41
11	Farul Constanta	30	10	7	13	37
12	Petrolul Ploiesti	30	7	11	12	32
13	Csikszereda	30	8	8	14	32
14	Unirea Slobozia	30	7	4	19	25
15	AFC Hermannstadt	30	5	8	17	23
16	Metaloglobus	30	2	6	22	12

#	TEAM	Sp	T+	T-	+/-	Pkt
1	FCSB	30	48	40	+8	46
2	Oţelul	30	39	32	+7	41
3	Farul Constanta	30	39	37	+2	37
4	Uta Arad	30	39	44	-5	43
5	FC Botosani	30	37	29	+8	42
6	Csikszereda	30	30	58	-28	32
7	AFC Hermannstadt	30	29	50	-21	23
8	Unirea Slobozia	30	27	46	-19	25
9	Metaloglobus	30	25	66	-41	12
10	Petrolul Ploiesti	30	24	31	-7	32
11	Universitatea Cluj	8	12	5	+7	45
12	Dinamo Bucuresti	9	12	11	+1	38
13	Rapid	9	8	14	-6	33
14	Universitatea Craiova	8	7	6	+1	46
15	CFR 1907 Cluj	9	7	6	+1	42
16	Arges Pitesti	9	5	9	-4	31

#	TEAM	Sp	xG	xGC	+/-	Pkt
1	FCSB	30	50.6	28.2	+22.4	46
2	Dinamo Bucuresti	9	43.7	24.3	+19.4	38
3	Universitatea Craiova	8	37.5	24.4	+13.1	46
4	Oţelul	30	41.3	33.1	+8.2	41
5	Farul Constanta	30	37.8	33.2	+4.6	37
6	CFR 1907 Cluj	9	34.8	32.4	+2.4	42
7	Rapid	9	35.3	33.2	+2.1	33
8	FC Botosani	30	33.9	32.2	+1.7	42
9	Universitatea Cluj	8	32.0	30.8	+1.2	45
10	Arges Pitesti	9	26.0	25.8	+0.2	31
11	AFC Hermannstadt	30	29.8	31.9	-2.1	23
12	Petrolul Ploiesti	30	28.9	34.5	-5.6	32
13	Uta Arad	30	33.5	42.0	-8.5	43
14	Unirea Slobozia	30	26.9	39.8	-12.9	25
15	Metaloglobus	30	23.1	42.4	-19.3	12
16	Csikszereda	30	22.9	49.8	-26.9	32