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Hellas Verona vs AS Roma Statistics & Analysis

Hellas Verona Hellas Verona
May 24, 2026 - 18:45
0 0.70
2 1.56
xG Accuracy: 73%
AS Roma AS Roma
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Tracked markets vs full-time result

Each row compares the model’s highlighted side (or lean) to what happened at full time.

  • Market Prediction Result Outcome
  • Over / Under 2.5 Under 2.5 Under 2.5 (2 goals) ✔ Correct
  • Both Teams To Score BTTS No No ✔ Correct
  • 1X2 AS Roma AS Roma ✔ Correct
  • Correct Score Insights 0-1, 0-2, 1-1, 0-0, 1-2 0-2 ✔ Correct

AI match briefing

AI Match Summary

Ci-dessous, un instantané compact, axé sur les chiffres, aligné avec le même moteur que les cartes ci-dessus.

  • Ligue: Serie A
  • Rencontre: Verona vs AS Roma
  • Coup d'envoi: 2026-05-24 13:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 15.2% · Match nul 28.3% · Extérieur 56.5%
  • xG (affiché): Verona 0.7 — AS Roma 1.56 (xG total ≈ 2.26)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
  • Modèle : 60.7% · Impliqué : 47.2% · Avantage de probabilité : +13.5 pts · Est. EV : +26.9%
  • BTTS (modèle): Oui 41.2% · Non 58.8%
  • Score exact (meilleure estimation): 0-1 (16.3%)

Lorsque EV est affiché, il s'agit du rendement estimé par unité de mise au meilleur prix décimal suivi — ce n'est pas la même chose qu'un écart de probabilité brute.

Le 1X2 peut sembler équilibré même lorsque les marchés secondaires montrent une structure plus claire.

Best Bet + Reason

Le principal du moteur est : Under 2.5 goals.

Nous séparons l'avantage de probabilité (modèle moins implicite, en points de probabilité) de l'EV estimé (avantage économique au meilleur prix affiché sur la page).

Les avantages diminuent rapidement si les cotes bougent ; vérifiez toujours à nouveau le chiffre sur votre bookmaker.

FAQ

Qu'est-ce qui change en premier si les cotes bougent ?

Les probabilités implicites et l'EV évoluent immédiatement avec le prix ; les probabilités du modèle dans cet instantané ne se mettent pas à jour tant que le pipeline n'est pas relancé. Actualisez après des mouvements de ligne importants.

Marché plus sûr que le score exact ?

Les marchés avec plus de liquidité et des prix plus stables (souvent 1X2 ou O/U 2.5 de nombreux bookmakers) sont généralement plus faciles à analyser que les cotes exactes à longue traîne ; lisez tout de même la valeur attendue (EV) sur chaque option.

Pourquoi le 1X2 peut-il sembler peu attrayant alors que les totaux ne le sont pas ?

Les cotes serrées en 1X2 intègrent souvent une répartition équitable à trois voies, de sorte que l'EV sur le vainqueur du match peut être négatif même lorsque Over/Under ou BTTS diverge encore du modèle — comparez la ligne 1X2 sur les cartes de marché à O/U et BTTS.

Comment dois-je lire l'EV par rapport à un écart de probabilité ?

Avantage de probabilité = probabilité du modèle moins probabilité implicite (rapporté ici en points de pourcentage). EV ≈ probabilité du modèle × meilleures cotes décimales suivies − 1, affiché comme retour par unité de mise. Ils sont liés mais ne sont pas des étiquettes interchangeables.

Risk Factors

  • Mouvement des cotes : les probabilités implicites et l'EV évoluent avec les cotes.
  • Échantillon / lacunes dans les données : les ligues à faible information élargissent les bandes de prévision.
  • État en direct : les buts et les cartons rouges ne sont pas modélisés ici.
  • Variance des scores : le score le plus probable reste généralement un résultat à faible probabilité absolue (souvent bien en dessous de 20 %).

Methodology

  • Entrées : Même ensemble structuré de faits que la page de prédiction publique (instantané xG / Poisson, EV du marché lorsque disponible, moteur de décision v2).
  • Conformité : Cadre éducatif uniquement ; pas de conseils personnalisés.

Last Updated

June 08, 2026 (UTC)

How to use this
  • Focus on the Primary line when you want one actionable idea.
  • Do not parlay many thin-edge picks together; edges do not add reliably.
  • Treat longshots as optional, high-stake-sizing plays only.

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Serie A Serie A — Standings
# TEAM MP W D L PTS
1 Inter 38 27 6 5 87
2 Napoli 38 23 7 8 76
3 AS Roma 38 23 4 11 73
4 Como 38 20 11 7 71
5 AC Milan 38 20 10 8 70
6 Juventus 38 19 12 7 69
7 Atalanta 38 15 14 9 59
8 Bologna 38 16 8 14 56
9 Lazio 38 14 12 12 54
10 Udinese 38 14 8 16 50
11 Sassuolo 38 14 7 17 49
12 Torino 38 12 9 17 45
13 Parma 38 11 12 15 45
14 Cagliari 38 11 10 17 43
15 Fiorentina 38 9 15 14 42
16 Genoa 38 10 11 17 41
17 Lecce 38 10 8 20 38
18 Cremonese 38 8 10 20 34
19 Hellas Verona 38 3 12 23 21
20 Pisa 38 2 12 24 18
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Inter 38 89 35 +54 87
2 Como 38 65 29 +36 71
3 Juventus 38 61 34 +27 69
4 AS Roma 38 59 31 +28 73
5 Napoli 38 58 36 +22 76
6 AC Milan 38 53 35 +18 70
7 Atalanta 38 51 36 +15 59
8 Bologna 38 49 46 +3 56
9 Sassuolo 38 46 50 -4 49
10 Udinese 38 45 48 -3 50
11 Torino 38 44 63 -19 45
12 Lazio 38 41 40 +1 54
13 Fiorentina 38 41 50 -9 42
14 Genoa 38 41 51 -10 41
15 Cagliari 38 40 53 -13 43
16 Cremonese 38 32 57 -25 34
17 Parma 38 28 46 -18 45
18 Lecce 38 28 50 -22 38
19 Pisa 38 26 71 -45 18
20 Hellas Verona 38 25 61 -36 21
# TEAM MP xG xGC +/- PTS
1 Inter 38 71.5 34.8 +36.7 87
2 Juventus 38 65.6 32.0 +33.6 69
3 Como 38 62.2 33.8 +28.4 71
4 AC Milan 38 59.6 43.3 +16.3 70
5 AS Roma 38 55.4 39.1 +16.3 73
6 Atalanta 38 57.3 42.2 +15.1 59
7 Napoli 38 49.7 36.7 +13.0 76
8 Fiorentina 38 49.8 47.5 +2.3 42
9 Bologna 38 44.0 45.8 -1.8 56
10 Lazio 38 41.0 43.5 -2.5 54
11 Genoa 38 45.1 48.8 -3.7 41
12 Torino 38 44.8 52.8 -8.0 45
13 Udinese 38 42.0 52.2 -10.2 50
14 Sassuolo 38 42.6 55.3 -12.7 49
15 Hellas Verona 38 35.2 48.6 -13.4 21
16 Cagliari 38 36.9 53.3 -16.4 43
17 Pisa 38 39.6 58.9 -19.3 18
18 Cremonese 38 35.0 57.8 -22.8 34
19 Parma 38 32.2 56.6 -24.4 45
20 Lecce 38 30.9 57.4 -26.5 38
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