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MTK Budapest vs Kecskeméti TE Statistics & Analysis

Jul 04, 2026 - 08:00
2 1.36
3 1.24
xG Accuracy: 52%
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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 Über 2.5 (5 Ziele) ✖ Falsch
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Falsch
  • 1X2 MTK Budapest Kecskeméti TE ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 2-3 ✖ Falsch

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 19, 2026 · 16:57 UTC Snapshot ID: dp-9781423

Closing Odds 1.56
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result Kecskeméti TE win · MTK Budapest 2–3 Kecskeméti TE
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 PRE1 wurde auf dem priorisierten Snapshot keine nennenswerte implizite Verschiebung erkannt.

Trotz geringer Spätbewegung bewertet das Modell Ziehen (1X2),Kecskeméti TE (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 15.2 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
MTK Budapest (1X2) 38.0 57.0 -19.0
Ziehen (1X2) 29.6 22.4 +7.2
Kecskeméti TE (1X2) 32.4 20.6 +11.8
Über 2,5 Tore 48.2 63.4 -15.2
Unter 2,5 Tore 51.8 36.6 +15.2
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei Unter 2,5 Tore bei etwa 51.8%, während der Schluss-Snapshot etwa 36.6% implizierte. Die Differenz — rund 15.2 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 → 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)
MTK Budapest (1X2) 1.56 1.56 0.0
Ziehen (1X2) 3.97 3.97 0.0
Kecskeméti TE (1X2) 4.32 4.32 0.0
Über 2,5 Tore 1.44 1.44 0.0
Unter 2,5 Tore 2.49 2.49 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: Freundschaftsspiele Vereine
  • Vorrichtung: MTK Budapest vs Kecskeméti TE
  • Beginnen: 2026-07-04 08:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 38.0% · Ziehen 29.6% · Weg 32.4%
  • xG (zeigt): MTK Budapest 1.36 — Kecskeméti TE 1.24 (insgesamt xG ≈ 2.6)
  • Wert der Schlagzeile: Mindestens eine verfolgte Zeile erreicht den EV-Schwellenwert der Schlagzeile – auf die Held-/Primärkarte ausrichten, falls angezeigt.
  • Strukturelle Neigungen (keine Wetten): Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Unter 2,5; BTTS NEIN
  • BTTS (Modell): Ja N/A · NEIN N/A
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): N/A

Der Entscheidungsblock zeigt keine Standardwette: Keine verfolgte Linie überwindet den Headline-Mindest-+EV-Schwellenwert bei den besten Preisen, die wir haben (ein Bein kann immer noch kleinen +EV unterhalb dieses Balkens anzeigen). Lean-Etiketten sind nur richtungsweisend – keine Empfehlungen in Bezug auf das Budget.

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: 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 30, 2026 (UTC)

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