Amazulu vs Kaizer Chiefs Statistics & Analysis

May 16, 2026 - 13:00
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xG Accuracy: 76%
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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
  • Plus / Moins de 2.5 Moins de 2.5 Moins de 2.5 (1 goals) ✔ Correct
  • Les deux équipes marquent BTTS Non Non ✔ Correct
  • 1X2 Kaizer Chiefs Kaizer Chiefs ✔ Correct
  • Analyse du score exact 0-1 0-1 ✔ Correct

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Lecture rapide sur la façon dont le modèle analyse ce match.

  • Ligue: Premier Soccer League
  • Rencontre: Amazulu vs Kaizer Chiefs
  • Coup d'envoi: 2026-05-16 13:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 14.2% · Match nul 30.5% · Extérieur 55.3%
  • xG (affiché): Amazulu 0.59 — Kaizer Chiefs 1.4 (xG total ≈ 1.99)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): BTTS No
  • Modèle : 65.0% · Impliqué : 54.1% · Avantage de probabilité : +10.9 pts · Est. EV : +13.8%
  • BTTS (modèle): Oui 35.0% · Non 65.0%
  • Score exact (meilleure estimation): 0-1 (19.1%)

Les totaux et BTTS sont évalués par rapport aux prix actuels du marché lorsque disponibles.

Le score exact reste à haute variance même lorsqu'une ligne est la plus probable sur le papier.

Meilleur pari et analyse

Choix principal du moteur de décision : BTTS No.

Si le 1X2 semble serré, le moteur peut encore trouver une structure plus claire dans les totaux ou BTTS — c'est intentionnel.

Aucune sélection n'est garantie ; la variance est particulièrement importante dans les marchés de score.

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.

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.

Qui a l'avantage sur le marché du vainqueur du match ?

Utilisez les pourcentages du modèle 1X2 dans le résumé et la carte de marché 1X2 : le côté avec le plus haut % du modèle est l'inclinaison du modèle, mais vérifiez l'EV — une inclinaison peut toujours être -EV après les cotes.

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.

Facteurs de risque

  • 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 %).

Méthodologie

  • 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.

Dernière mise à jour

May 18, 2026 (UTC)

Comment utiliser ceci
  • Concentrez-vous sur la ligne principale lorsque vous souhaitez une idée exploitable.
  • N’associez pas plusieurs choix à bords fins ensemble ;les bords ne s’ajoutent pas de manière fiable.
  • Traitez les longshots uniquement comme des jeux facultatifs à enjeux élevés.

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Premier Soccer League Premier Soccer LeagueClassement
# ÉQUIPE MJ V N D PTS
1 Mamelodi Sundowns 30 20 8 2 68
2 Orlando Pirates 29 20 6 3 66
3 Kaizer Chiefs 29 15 9 5 54
4 Amazulu 29 12 8 9 44
5 Sekhukhune United 29 11 10 8 43
6 Golden Arrows 29 11 7 11 40
7 Polokwane City 30 9 13 8 40
8 Durban City 29 10 9 10 39
9 Stellenbosch 29 9 9 11 36
10 Siwelele 29 8 12 9 36
11 Richards Bay 29 7 13 9 34
12 TS Galaxy 29 8 7 14 31
13 Chippa United 29 5 10 14 25
14 Marumo Gallants 29 4 12 13 24
15 Orbit College 29 6 6 17 24
16 Magesi 29 4 9 16 21
# ÉQUIPE MJ GS GC +/- PTS
1 Mamelodi Sundowns 30 57 21 +36 68
2 Orlando Pirates 29 56 12 +44 66
3 Golden Arrows 29 34 33 +1 40
4 Kaizer Chiefs 29 33 18 +15 54
5 Amazulu 29 31 28 +3 44
6 Sekhukhune United 29 30 25 +5 43
7 TS Galaxy 29 30 38 -8 31
8 Stellenbosch 29 26 30 -4 36
9 Durban City 29 25 25 0 39
10 Richards Bay 29 23 29 -6 34
11 Magesi 29 23 43 -20 21
12 Chippa United 29 23 44 -21 25
13 Siwelele 29 22 26 -4 36
14 Polokwane City 30 21 21 0 40
15 Marumo Gallants 29 21 38 -17 24
16 Orbit College 29 21 45 -24 24
# ÉQUIPE MJ xG xGC +/- PTS
1 Kaizer Chiefs 29 19.4 8.9 +10.5 54
2 Mamelodi Sundowns 30 19.2 11.2 +8.0 68
3 Orlando Pirates 29 15.3 7.4 +7.9 66
4 Durban City 29 15.2 12.5 +2.7 39
5 Sekhukhune United 29 15.7 13.4 +2.3 43
6 Polokwane City 30 14.0 12.2 +1.8 40
7 Richards Bay 29 14.5 13.1 +1.4 34
8 Magesi 29 13.7 13.0 +0.7 21
9 Stellenbosch 29 14.7 14.2 +0.5 36
10 Siwelele 29 13.5 14.6 -1.1 36
11 Marumo Gallants 29 11.5 15.2 -3.7 24
12 TS Galaxy 29 15.9 20.3 -4.4 31
13 Golden Arrows 29 14.3 19.8 -5.5 40
14 Amazulu 29 11.8 17.6 -5.8 44
15 Orbit College 29 11.9 18.0 -6.1 24
16 Chippa United 29 9.9 19.1 -9.2 25