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Brøndby IF vs FC Kopenhagen Statistics & Analysis

Brøndby IF Brøndby IF
Sep 20, 2026 - 12:00
0 1.27
1 1.35
xG Accuracy: 64%
FC Kopenhagen FC Kopenhagen
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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 (1 Ziele) ✔ Richtig
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Nein ✔ Richtig
  • 1X2 FC Kopenhagen FC Kopenhagen ✔ Richtig
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 0-1 ✔ Richtig

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 14, 2026 · 01:16 UTC Snapshot ID: dp-8665259

Closing Odds 2.32
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result FC Kopenhagen win · Brøndby IF 0–1 FC Kopenhagen
Prediction ✔ Correct
Decision Grade A

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 Brøndby IF (1X2),Ziehen (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 8.3 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
Brøndby IF (1X2) 33.3 31.8 +1.6
Ziehen (1X2) 29.5 26.5 +3.0
FC Kopenhagen (1X2) 37.2 41.8 -4.6
Über 2,5 Tore 48.7 57.0 -8.3
Unter 2,5 Tore 51.3 43.0 +8.3
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei Unter 2,5 Tore bei etwa 51.3%, während der Schluss-Snapshot etwa 43.0% implizierte. Die Differenz — rund 8.3 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)
Brøndby IF (1X2) 3.05 3.05 0.0
Ziehen (1X2) 3.66 3.66 0.0
FC Kopenhagen (1X2) 2.32 2.32 0.0
Über 2,5 Tore 1.7 1.7 0.0
Unter 2,5 Tore 2.25 2.25 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Superliga
  • Vorrichtung: Brøndby IF vs FC Kopenhagen
  • Beginnen: 2026-09-20 12:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 33.3% · Ziehen 29.5% · Weg 37.2%
  • xG (zeigt): Brøndby IF 1.27 — FC Kopenhagen 1.35 (insgesamt xG ≈ 2.62)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 51.3% · Impliziert: 43.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +8.1 pts · Geschätzt. EV: +15.4%
  • BTTS (Modell): Ja N/A · NEIN N/A
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): N/A

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

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

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: 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 30, 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