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Silkeborg IF vs Viborg FF Statistics & Analysis

Silkeborg IF Silkeborg IF
Sep 13, 2026 - 12:00
1 0.97
1 1.81
xG Accuracy: 79%
Viborg FF Viborg FF
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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 Unter 2.5 Unter 2.5 (2 Ziele) ✔ Richtig
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Falsch
  • 1X2 Viborg FF Ziehen ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 0-1, 1-1, 0-2, 1-2, 0-0 1-1 ✔ Richtig

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 07, 2026 · 01:13 UTC Snapshot ID: dp-7428537

Closing Odds 3.72
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result Draw · Silkeborg IF 1–1 Viborg FF
Prediction ✖ Missed
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 PRE5 wurde auf dem priorisierten Snapshot keine nennenswerte implizite Verschiebung erkannt.

Trotz geringer Spätbewegung bewertet das Modell Ziehen (1X2),Viborg FF (1X2),Unter 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 Unter 2,5 Tore noch etwa 9.2 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
Silkeborg IF (1X2) 18.6 26.0 -7.4
Ziehen (1X2) 25.8 22.6 +3.2
Viborg FF (1X2) 55.6 51.4 +4.2
Über 2,5 Tore 52.6 61.8 -9.2
Unter 2,5 Tore 47.4 38.2 +9.2
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei Unter 2,5 Tore bei etwa 47.4%, während der Schluss-Snapshot etwa 38.2% implizierte. Die Differenz — rund 9.2 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 → PRE5 · 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 (PRE5) Implizite Δ (pp)
Silkeborg IF (1X2) 3.72 3.72 0.0
Ziehen (1X2) 4.27 4.27 0.0
Viborg FF (1X2) 1.88 1.88 0.0
Über 2,5 Tore 1.56 1.56 0.0
Unter 2,5 Tore 2.52 2.52 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Superliga
  • Vorrichtung: Silkeborg IF vs Viborg FF
  • Beginnen: 2026-09-13 12:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 18.6% · Ziehen 25.8% · Weg 55.6%
  • xG (zeigt): Silkeborg IF 0.97 — Viborg FF 1.81 (insgesamt xG ≈ 2.78)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 47.4% · Impliziert: 37.9% · Wahrscheinlichkeitskante: +9.5 pts · Geschätzt. EV: +23.2%
  • BTTS (Modell): Ja N/A · NEIN N/A
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): N/A

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

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

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: Primary Bet

Ergebnis: Missed — Pre-match 1X2 lean did not match 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 24, 2026 (UTC)

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Superliga Superliga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 FC Kopenhagen 8 7 0 1 21
2 FC Midtjylland 9 5 4 0 19
3 FC Nordsjælland 8 5 2 1 17
4 Viborg FF 8 4 2 2 14
5 Brøndby IF 8 4 1 3 13
6 Silkeborg IF 9 2 4 3 10
7 AC Horsens 8 3 1 4 10
8 Randers FC 8 3 1 4 10
9 Odense BK 9 2 3 4 9
10 Lyngby BK 9 1 4 4 7
11 Aarhus GF 8 0 4 4 4
12 SønderjyskE 8 0 2 6 2
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 FC Kopenhagen 8 22 8 +14 21
2 FC Midtjylland 9 17 9 +8 19
3 FC Nordsjælland 8 13 6 +7 17
4 AC Horsens 8 13 14 -1 10
5 Silkeborg IF 9 12 12 0 10
6 Brøndby IF 8 12 14 -2 13
7 Viborg FF 8 11 7 +4 14
8 Lyngby BK 9 10 16 -6 7
9 Randers FC 8 9 10 -1 10
10 Aarhus GF 8 9 15 -6 4
11 Odense BK 9 8 14 -6 9
12 SønderjyskE 8 8 19 -11 2
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 FC Nordsjælland 8 15.9 7.0 +8.9 17
2 Lyngby BK 9 12.2 8.1 +4.1 7
3 Viborg FF 8 9.7 6.4 +3.3 14
4 FC Midtjylland 9 9.3 6.3 +3.0 19
5 Aarhus GF 8 8.5 6.3 +2.2 4
6 FC Kopenhagen 8 6.6 6.3 +0.3 21
7 Brøndby IF 8 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 8 7.3 11.3 -4.0 10
11 Randers FC 8 5.8 11.6 -5.8 10
12 SønderjyskE 8 5.9 12.2 -6.3 2