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CFR 1907 Cluj vs Arges Pitesti Statistics & Analysis

CFR 1907 Cluj CFR 1907 Cluj
May 22, 2026 - 17:30
1 1.13
1 0.89
xG Accuracy: 94%
Arges Pitesti 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
  • Over / Under 2.5 Under 2.5 Under 2.5 (2 goals) ✔ Correct
  • Both Teams To Score BTTS No Yes ✖ Incorrect
  • 1X2 CFR 1907 Cluj Draw ✖ Incorrect
  • Correct Score Insights 1-0, 1-1, 0-0, 0-1, 2-0 1-1 ✔ Correct

AI match briefing

AI Match Summary

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Liga I
  • Vorrichtung: CFR 1907 Cluj vs Arges Pitesti
  • Beginnen: 2026-05-23 15:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 39.4% · Ziehen 33.8% · Weg 26.8%
  • xG (zeigt): CFR 1907 Cluj 1.13 — Arges Pitesti 0.89 (insgesamt xG ≈ 2.02)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 67.1% · Impliziert: 56.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +10.9 pts · Geschätzt. EV: +14.1%
  • BTTS (Modell): Ja 41.6% · NEIN 58.4%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (15.0%)

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

Der Status eines frühen Spiels kann dazu führen, dass realisierte Tore von den Prognosen vor dem Anstoß abweichen.

Best Bet + Reason

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Under 2.5 goals.

Wir trennen den Wahrscheinlichkeitsvorteil (Modell minus implizit, in Wahrscheinlichkeitspunkten) vom geschätzten EV (wirtschaftlichen Vorteil zum besten auf der Seite angezeigten Preis).

Kanten schrumpfen schnell, wenn sich die Preise ändern; Überprüfen Sie immer noch einmal die Nummer auf Ihrem Buch.

FAQ

Was ändert sich zuerst, wenn sich die Chancen ändern?

Implizite Wahrscheinlichkeiten und EV ändern sich sofort mit dem Preis; Modellwahrscheinlichkeiten in diesem Snapshot werden erst aktualisiert, wenn die Pipeline erneut ausgeführt wird. Nach Materialzeilenverschiebungen aktualisieren.

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.

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.

Risk Factors

  • 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 %).

Methodology

  • 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.

Last Updated

June 08, 2026 (UTC)

How to use this
  • Focus on the Primary line when you want one actionable idea.
  • Do not parlay many thin-edge picks together; edges do not add reliably.
  • Treat longshots as optional, high-stake-sizing plays only.

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Liga I Liga I — Standings
# TEAM MP W D L PTS
1 Universitatea Craiova 10 6 2 2 50
2 Universitatea Cluj 10 6 1 3 46
3 CFR 1907 Cluj 10 4 4 2 43
4 Dinamo Bucuresti 10 3 4 3 39
5 Rapid 10 1 3 6 34
6 Arges Pitesti 10 1 4 5 32
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 MP GS GC +/- PTS
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 10 13 11 +2 46
12 Dinamo Bucuresti 10 13 12 +1 39
13 Universitatea Craiova 10 12 6 +6 50
14 CFR 1907 Cluj 10 8 7 +1 43
15 Rapid 10 8 14 -6 34
16 Arges Pitesti 10 6 10 -4 32
# TEAM MP xG xGC +/- PTS
1 FCSB 30 50.6 28.2 +22.4 46
2 Dinamo Bucuresti 10 43.7 24.3 +19.4 39
3 Universitatea Craiova 10 37.5 24.4 +13.1 50
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 10 34.8 32.4 +2.4 43
7 Rapid 10 35.3 33.2 +2.1 34
8 FC Botosani 30 33.9 32.2 +1.7 42
9 Universitatea Cluj 10 32.0 30.8 +1.2 46
10 Arges Pitesti 10 26.0 25.8 +0.2 32
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
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