Arges Pitesti vs Rapid Statistics & Analysis

Arges Pitesti

May 15, 2026 - 17:30

2 0.85

2 1.11

xG Accuracy: 57%

Rapid

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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 Über 2,5 (4 goals) ✖ Incorrect
Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
1X2 Rapid Ziehen ✖ Incorrect
Einblicke: korrekter Spielstand 0-1 2-2 ✖ 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: Liga I
Vorrichtung: Arges Pitesti vs Rapid
Beginnen: 2026-05-16 15:00:00
1X2 (Modell): Heim 26.0% · Ziehen 34.4% · Weg 39.7%
xG (zeigt): Arges Pitesti 0.85 — Rapid 1.11 (insgesamt xG ≈ 1.96)
Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
Modell: 68.8% · Impliziert: 59.5% · Wahrscheinlichkeitskante: +9.3 pts · Geschätzt. EV: +10.1%
BTTS (Modell): Ja 40.1% · NEIN 59.9%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 0-1 (15.6%)

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

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

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: 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.

Kein Pick ist eine Garantie; Die Varianz ist in Scoreline-Märkten besonders groß.

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.

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.

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 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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Liga I — Tabelle

#	TEAM	SP	S	U	N	PKT
1	Universitatea Craiova	9	6	1	2	49
2	Universitatea Cluj	9	6	0	3	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	ET	GT	+/-	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 Craiova	9	12	6	+6	49
12	Universitatea Cluj	9	12	10	+2	45
13	Dinamo Bucuresti	9	12	11	+1	38
14	Rapid	9	8	14	-6	33
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	9	37.5	24.4	+13.1	49
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	9	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