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FC Nordsjælland vs Aarhus GF Statistics & Analysis

FC Nordsjælland FC Nordsjælland
Sep 13, 2026 - 16:00
2 1.92
0 1.51
xG Accuracy: 65%
Aarhus GF Aarhus GF
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Verfolgte Märkte im Vergleich zum Vollzeitergebnis

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

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

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 07, 2026 · 02:00 UTC Snapshot ID: dp-7450701

Closing Odds 1.83
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result FC Nordsjælland win · FC Nordsjælland 2–0 Aarhus GF
Prediction ✔ Correct
Decision Grade F

Model Performance

This prediction contributes to:

  • Primary Bets ROI (180d): -100.0%

Marktintelligenz

Ergänzende Lesart nach dem Primary Pick: wie sich der priorisierte Schluss-Feed vs. Modell bewegt hat.

Marktbriefing

Der Markt blieb vor dem Anpfiff weitgehend stabil. Zwischen PRE30 und PRE1 wurde auf dem priorisierten Snapshot keine nennenswerte implizite Verschiebung erkannt.

Trotz geringer Spätbewegung bewertet das Modell Aarhus GF (1X2),Über 2,5 Tore weiterhin deutlich über dem Schluss-Implied der Snapshots — das ist eine statische „Modell vs. Preis“-Lesart, keine Late-Steam-Story.

Das Modell liegt auf Aarhus GF (1X2) noch etwa 5.7 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
FC Nordsjælland (1X2) 46.1 52.7 -6.6
Ziehen (1X2) 24.5 23.6 +0.9
Aarhus GF (1X2) 29.4 23.7 +5.7
Über 2,5 Tore 66.6 64.2 +2.4
Unter 2,5 Tore 33.4 35.8 -2.4
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei Aarhus GF (1X2) bei etwa 29.4%, während der Schluss-Snapshot etwa 23.7% implizierte. Die Differenz — rund 5.7 Prozentpunkte — ist die größte Modell-vs.-Markt-Lücke auf dieser Seite.

Kurz: „Schluss-Implied“ ist die aus den final erfassten Quoten abgeleitete Wahrscheinlichkeit (nach einfachem De-Vig). „Differenz (pp)“ = Modell-% minus diesem Implied, in Prozentpunkten (pp).

Kursbewegung vor dem Anpfiff

Pro Snapshot ein priorisierter Buchmacher (nicht alle). Capture-Pfad: PRE30 → PRE1 · Buchmacher: Pinnacle

Klammern an den Spalten: Schluss = erster Treffer in PRE1→PRE5→PRE10→PRE30; Früh = erster Treffer in PRE30→PRE10→PRE5, abweichend vom Schluss-Snapshot.

Detailquoten sind unten eingeklappt — die de-vig-implied Bewegung war vernachlässigbar.

Vollständige Zeilen-Tabelle anzeigen
Markt Früh (PRE30) Schluss (PRE1) Implizite Δ (pp)
FC Nordsjælland (1X2) 1.83 1.83 0.0
Ziehen (1X2) 4.09 4.09 0.0
Aarhus GF (1X2) 4.07 4.07 0.0
Über 2,5 Tore 1.5 1.5 0.0
Unter 2,5 Tore 2.69 2.69 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Superliga
  • Vorrichtung: FC Nordsjælland vs Aarhus GF
  • Beginnen: 2026-09-13 16:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 46.1% · Ziehen 24.5% · Weg 29.3%
  • xG (zeigt): FC Nordsjælland 1.92 — Aarhus GF 1.51 (insgesamt xG ≈ 3.43)
  • Wert Schlagzeile: Keine (umsetzbar) – der am besten verfolgte EV liegt bei ungefähr +1.6%, ​​immer noch unter dem +2.0% Minimum für eine Schlagzeile/Standardeinsatz (kein Standardeinsatz).
  • Strukturelle Neigungen (keine Wetten): Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Über 2,5; BTTS Ja
  • BTTS (Modell): Ja N/A · NEIN N/A
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): N/A

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.

Überspringen Sie lieber den Overstake, wenn der Motor ehrlich ist, wenn es darum geht, die Kante zu verlieren.

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: No Primary Bet

Ergebnis: Validated — Pre-match lean validated against the full-time result.

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

September 29, 2026 (UTC)

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Superliga Superliga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 FC Kopenhagen 9 8 0 1 24
2 FC Midtjylland 9 5 4 0 19
3 Viborg FF 9 5 2 2 17
4 FC Nordsjælland 9 5 2 2 17
5 Brøndby IF 9 4 1 4 13
6 AC Horsens 9 3 2 4 11
7 Silkeborg IF 9 2 4 3 10
8 Randers FC 9 3 1 5 10
9 Odense BK 9 2 3 4 9
10 Lyngby BK 9 1 4 4 7
11 Aarhus GF 9 0 5 4 5
12 SønderjyskE 9 1 2 6 5
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 FC Kopenhagen 9 23 8 +15 24
2 FC Midtjylland 9 17 9 +8 19
3 Viborg FF 9 15 8 +7 17
4 AC Horsens 9 15 16 -1 11
5 FC Nordsjælland 9 14 10 +4 17
6 Silkeborg IF 9 12 12 0 10
7 Brøndby IF 9 12 15 -3 13
8 SønderjyskE 9 12 21 -9 5
9 Randers FC 9 11 14 -3 10
10 Aarhus GF 9 11 17 -6 5
11 Lyngby BK 9 10 16 -6 7
12 Odense BK 9 8 14 -6 9
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 FC Nordsjælland 9 15.9 7.0 +8.9 17
2 Lyngby BK 9 12.2 8.1 +4.1 7
3 Viborg FF 9 9.7 6.4 +3.3 17
4 FC Midtjylland 9 9.3 6.3 +3.0 19
5 Aarhus GF 9 8.5 6.3 +2.2 5
6 FC Kopenhagen 9 6.6 6.3 +0.3 24
7 Brøndby IF 9 8.9 9.8 -0.9 13
8 Odense BK 9 8.7 9.7 -1.0 9
9 Silkeborg IF 9 6.2 9.8 -3.6 10
10 AC Horsens 9 7.3 11.3 -4.0 11
11 Randers FC 9 5.8 11.6 -5.8 10
12 SønderjyskE 9 5.9 12.2 -6.3 5