Statistiken / Fußball / Deutschland. 2. Bundesliga / VfL Bochum vs Hertha BSC

VfL Bochum vs Hertha BSC Statistics & Analysis

VfL Bochum VfL Bochum
Aug 07, 2026 - 18:30
0 2.23
1 1.38
xG Accuracy: 49%
Hertha BSC Hertha BSC
Premium-Wettanbieter stake: Neukunden können den Promo-Code FHn2uDc1 nutzen. Jetzt registrieren

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 (1 Ziele) ✖ Falsch
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Nein ✖ Falsch
  • 1X2 VfL Bochum Hertha BSC ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 2-1, 1-1, 3-1, 2-0, 2-2 0-1 ✖ Falsch

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Aug 01, 2026 · 02:37 UTC Snapshot ID: dp-2681408

Closing Odds 2.39
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result Hertha BSC win · VfL Bochum 0–1 Hertha BSC
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 VfL Bochum (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 VfL Bochum (1X2) noch etwa 15.5 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
VfL Bochum (1X2) 55.6 40.1 +15.5
Ziehen (1X2) 22.3 27.3 -5.0
Hertha BSC (1X2) 22.1 32.5 -10.4
Über 2,5 Tore 69.9 55.4 +14.5
Unter 2,5 Tore 30.1 44.6 -14.5
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei VfL Bochum (1X2) bei etwa 55.6%, während der Schluss-Snapshot etwa 40.1% implizierte. Die Differenz — rund 15.5 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)
VfL Bochum (1X2) 2.39 2.39 0.0
Ziehen (1X2) 3.51 3.51 0.0
Hertha BSC (1X2) 2.95 2.95 0.0
Über 2,5 Tore 1.73 1.73 0.0
Unter 2,5 Tore 2.15 2.15 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Unten finden Sie einen kompakten Schnappschuss, bei dem die Zahlen an erster Stelle stehen und der auf die gleiche Engine wie die Karten oben ausgerichtet ist.

  • Liga: 2. Bundesliga
  • Vorrichtung: VfL Bochum vs Hertha BSC
  • Beginnen: 2026-08-07 18:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 55.6% · Ziehen 22.3% · Weg 22.1%
  • xG (zeigt): VfL Bochum 2.23 — Hertha BSC 1.38 (insgesamt xG ≈ 3.61)
  • Beste +EV-Linie (gleiche Bezeichnung wie Heldenkarte, wenn die primären Schwellenwerte nicht erreicht werden): Over 2.5 goals
  • Modell: 69.9% · Impliziert: 55.6% · Wahrscheinlichkeitskante: +14.3 pts · Geschätzt. EV: +22.3%
  • BTTS (Modell): Ja 67.9% · NEIN 32.1%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 2-1 (9.3%)

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

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

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: AI Value Alert - 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 29, 2026 (UTC)

Erhalten Sie Premium-Vorhersagen für VfL Bochum & Hertha BSC!

Schalten Sie detaillierte Analysen, exklusive Wett-Tipps und Spielprognosen mit unserem Premium-Abonnement frei.

Jetzt abonnieren
Zurück zu den Statistiken
2. Bundesliga 2. Bundesliga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Hertha BSC 6 6 0 0 18
2 1. FC Nürnberg 6 5 1 0 16
3 1. FC Heidenheim 6 4 1 1 13
4 VfL Wolfsburg 6 3 2 1 11
5 1. FC Kaiserslautern 6 3 2 1 11
6 1. FC Magdeburg 6 3 1 2 10
7 Energie Cottbus 6 2 2 2 8
8 FC St. Pauli 6 1 4 1 7
9 VfL Bochum 6 2 1 3 7
10 Hannover 96 6 2 1 3 7
11 VfL Osnabrück 6 2 1 3 7
12 SpVgg Greuther Fürth 6 1 3 2 6
13 Arminia Bielefeld 6 1 2 3 5
14 Karlsruher SC 6 1 2 3 5
15 Eintracht Braunschweig 6 1 1 4 4
16 Holstein Kiel 6 0 4 2 4
17 Dynamo Dresden 6 1 1 4 4
18 SV Darmstadt 98 6 1 1 4 4
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Hertha BSC 6 17 7 +10 18
2 1. FC Nürnberg 6 16 6 +10 16
3 VfL Wolfsburg 6 15 8 +7 11
4 1. FC Heidenheim 6 14 12 +2 13
5 Energie Cottbus 6 14 13 +1 8
6 Eintracht Braunschweig 6 12 13 -1 4
7 1. FC Magdeburg 6 11 9 +2 10
8 Arminia Bielefeld 6 10 12 -2 5
9 SpVgg Greuther Fürth 6 9 11 -2 6
10 VfL Osnabrück 6 9 12 -3 7
11 FC St. Pauli 6 8 8 0 7
12 Dynamo Dresden 6 8 14 -6 4
13 Hannover 96 6 7 9 -2 7
14 Holstein Kiel 6 7 10 -3 4
15 1. FC Kaiserslautern 6 6 4 +2 11
16 Karlsruher SC 6 6 12 -6 5
17 VfL Bochum 6 5 6 -1 7
18 SV Darmstadt 98 6 5 13 -8 4
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Arminia Bielefeld 6 5.9 2.9 +3.0 5
2 Hannover 96 6 6.3 4.0 +2.3 7
3 VfL Wolfsburg 6 6.0 3.7 +2.3 11
4 Hertha BSC 6 7.5 5.6 +1.9 18
5 1. FC Heidenheim 6 7.7 6.0 +1.7 13
6 Holstein Kiel 6 5.6 4.1 +1.5 4
7 FC St. Pauli 6 5.7 4.3 +1.4 7
8 VfL Bochum 6 3.8 2.6 +1.2 7
9 Eintracht Braunschweig 6 9.4 8.5 +0.9 4
10 SpVgg Greuther Fürth 6 6.9 7.0 -0.1 6
11 1. FC Kaiserslautern 6 2.6 3.2 -0.6 11
12 1. FC Nürnberg 6 4.2 5.2 -1.0 16
13 Karlsruher SC 6 3.8 5.3 -1.5 5
14 VfL Osnabrück 6 5.7 7.7 -2.0 7
15 SV Darmstadt 98 6 2.0 4.3 -2.3 4
16 Dynamo Dresden 6 3.4 5.8 -2.4 4
17 1. FC Magdeburg 6 4.7 7.7 -3.0 10
18 Energie Cottbus 6 5.0 8.3 -3.3 8