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VfL Wolfsburg vs Energie Cottbus Statistics & Analysis

VfL Wolfsburg VfL Wolfsburg
Sep 05, 2026 - 11:00
4 2.23
4 1.51
xG Accuracy: 31%
Energie Cottbus Energie Cottbus
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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 (8 Ziele) ✔ Richtig
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Richtig
  • 1X2 VfL Wolfsburg Ziehen ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 2-1, 1-1, 2-2, 3-1, 1-2 4-4 ✖ Falsch

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Aug 30, 2026 · 01:24 UTC Snapshot ID: dp-6128507

Closing Odds 1.35
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result Draw · VfL Wolfsburg 4–4 Energie Cottbus
Prediction ✖ Missed
Decision Grade C

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),Energie Cottbus (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 Energie Cottbus (1X2) noch etwa 14.0 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
VfL Wolfsburg (1X2) 52.9 71.4 -18.5
Ziehen (1X2) 22.3 17.8 +4.5
Energie Cottbus (1X2) 24.8 10.8 +14.0
Über 2,5 Tore 72.1 70.1 +2.0
Unter 2,5 Tore 27.9 29.9 -2.0
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei Energie Cottbus (1X2) bei etwa 24.8%, während der Schluss-Snapshot etwa 10.8% implizierte. Die Differenz — rund 14.0 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 Wolfsburg (1X2) 1.35 1.35 0.0
Ziehen (1X2) 5.41 5.41 0.0
Energie Cottbus (1X2) 8.96 8.96 0.0
Über 2,5 Tore 1.37 1.37 0.0
Unter 2,5 Tore 3.21 3.21 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: 2. Bundesliga
  • Vorrichtung: VfL Wolfsburg vs Energie Cottbus
  • Beginnen: 2026-09-05 11:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 52.9% · Ziehen 22.3% · Weg 24.8%
  • xG (zeigt): VfL Wolfsburg 2.23 — Energie Cottbus 1.51 (insgesamt xG ≈ 3.74)
  • Wert der Schlagzeile: Mindestens eine verfolgte Zeile erreicht den EV-Schwellenwert der Schlagzeile – auf die Held-/Primärkarte ausrichten, falls angezeigt.
  • Strukturelle Neigungen (keine Wetten): Struktureller Lean (Modell): O/U 2.5 Over 2.5 (Unter 2,5 27.9% · Über 2,5 72.1%); BTTS Yes (Ja 70.6% · NEIN 29.4%) Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Über 2,5; BTTS Ja
  • BTTS (Modell): Ja 70.6% · NEIN 29.4%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 2-1 (8.9%)

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: 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 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