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Energie Cottbus vs SpVgg Greuther Fürth Statistics & Analysis

Energie Cottbus Energie Cottbus
Aug 29, 2026 - 11:00
3 1.30
4 1.96
xG Accuracy: 36%
SpVgg Greuther Fürth SpVgg Greuther Fürth
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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 Über 2.5 (7 Ziele) ✔ Richtig
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Falsch
  • 1X2 SpVgg Greuther Fürth SpVgg Greuther Fürth ✔ Richtig
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-2, 0-1, 0-2, 2-1 3-4 ✖ Falsch

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Aug 23, 2026 · 01:37 UTC Snapshot ID: dp-5126544

Closing Odds 2.6
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result SpVgg Greuther Fürth win · Energie Cottbus 3–4 SpVgg Greuther Fürth
Prediction ✔ Correct
Decision Grade B-

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 SpVgg Greuther Fürth (1X2) weiterhin deutlich über dem Schluss-Implied der Snapshots — das ist eine statische „Modell vs. Preis“-Lesart, keine Late-Steam-Story.

Das Modell liegt auf SpVgg Greuther Fürth (1X2) noch etwa 10.2 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
Energie Cottbus (1X2) 27.6 37.1 -9.5
Ziehen (1X2) 25.0 25.7 -0.7
SpVgg Greuther Fürth (1X2) 47.4 37.2 +10.2
Über 2,5 Tore 63.2 63.0 +0.2
Unter 2,5 Tore 36.8 37.0 -0.2
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei SpVgg Greuther Fürth (1X2) bei etwa 47.4%, während der Schluss-Snapshot etwa 37.2% implizierte. Die Differenz — rund 10.2 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)
Energie Cottbus (1X2) 2.61 2.61 0.0
Ziehen (1X2) 3.76 3.76 0.0
SpVgg Greuther Fürth (1X2) 2.6 2.6 0.0
Über 2,5 Tore 1.52 1.52 0.0
Unter 2,5 Tore 2.59 2.59 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: Energie Cottbus vs SpVgg Greuther Fürth
  • Beginnen: 2026-08-29 11:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 27.6% · Ziehen 25.0% · Weg 47.4%
  • xG (zeigt): Energie Cottbus 1.3 — SpVgg Greuther Fürth 1.96 (insgesamt xG ≈ 3.26)
  • Beste +EV-Linie (gleiche Bezeichnung wie Heldenkarte, wenn die primären Schwellenwerte nicht erreicht werden): SpVgg Greuther Fürth
  • Modell: 47.4% · Impliziert: 37.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +10.2 pts · Geschätzt. EV: +6.8%
  • 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: Selective Lean - No 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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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