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Universidad San Martín vs Carlos A. Mannucci Statistics & Analysis

Universidad San Martín Universidad San Martín
Jul 25, 2026 - 16:00
2 1.29
0 1.31
xG Accuracy: 57%
Carlos A. Mannucci Carlos A. Mannucci
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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 Carlos A. Mannucci Universidad San Martín ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 2-0 ✖ Falsch

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Jul 23, 2026 · 14:09 UTC Snapshot ID: dp-1456513

Closing Odds 1.89
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result Universidad San Martín win · Universidad San Martín 2–0 Carlos A. Mannucci
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),Carlos A. Mannucci (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 Carlos A. Mannucci (1X2) noch etwa 10.6 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
Universidad San Martín (1X2) 34.7 47.0 -12.3
Ziehen (1X2) 29.7 28.0 +1.6
Carlos A. Mannucci (1X2) 35.6 25.0 +10.6
Über 2,5 Tore 48.2 46.6 +1.6
Unter 2,5 Tore 51.8 53.4 -1.6
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei Carlos A. Mannucci (1X2) bei etwa 35.6%, während der Schluss-Snapshot etwa 25.0% implizierte. Die Differenz — rund 10.6 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)
Universidad San Martín (1X2) 1.89 1.89 0.0
Ziehen (1X2) 3.17 3.17 0.0
Carlos A. Mannucci (1X2) 3.56 3.56 0.0
Über 2,5 Tore 1.97 1.97 0.0
Unter 2,5 Tore 1.72 1.72 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Peruvian Segunda División Peru
  • Vorrichtung: Universidad San Martín vs Carlos A. Mannucci
  • Beginnen: 2026-07-25 16:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 34.7% · Ziehen 29.7% · Weg 35.6%
  • xG (zeigt): Universidad San Martín 1.29 — Carlos A. Mannucci 1.31 (insgesamt xG ≈ 2.6)
  • Wertüberschrift: Keine – kein positiver EV auf verfolgten Linien zu aktuell besten Preisen (identisch mit dem Entscheidungsblock: keine Standardwette).
  • 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.

Höchstwahrscheinlich bleibt das korrekte Ergebnis ein Ende mit geringer Wahrscheinlichkeit: Verwenden Sie es für den Kontext, nicht als Pflichtgeschichte.

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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Segunda División Peru Segunda División Peru — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Unión Comercio 16 9 5 2 32
2 Carlos A. Mannucci 16 9 3 4 30
3 Deportivo Llacuabamba 16 8 4 4 28
4 Molinos El Pirata 16 7 4 5 25
5 Universidad San Martín 16 7 3 6 24
6 Deportiva Agropecuaria 15 5 6 4 21
7 Universidad César Vallejo 15 5 4 6 19
8 Academia Cantolao 16 3 5 8 14
9 San Marcos 14 0 0 14 0
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Universidad San Martín 16 26 17 +9 24
2 Molinos El Pirata 16 25 20 +5 25
3 Deportivo Llacuabamba 16 23 10 +13 28
4 Carlos A. Mannucci 16 22 12 +10 30
5 Unión Comercio 16 19 5 +14 32
6 Academia Cantolao 16 19 30 -11 14
7 Deportiva Agropecuaria 15 14 12 +2 21
8 Universidad César Vallejo 15 14 13 +1 19
9 San Marcos 14 1 44 -43 0
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