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海斯特 vs 帕特羅·艾斯登 Statistics & Analysis

海斯特 海斯特
Jul 22, 2026 - 17:00
0 1.09
0 1.51
xG Accuracy: 49%
帕特羅·艾斯登 帕特羅·艾斯登
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追蹤市場與全場比賽結果

每行比較賽前模型傾向與全場比賽結果。

  • 市場 預測 結果 結果
  • 大小球2.5 小於2.5球 小於2.5球 (0 進球) ✔ 正確
  • 雙方進球 雙方進球 (BTTS) 否 否 ✔ 正確
  • 1X2 帕特羅·艾斯登 和局 ✖ 錯誤
  • 波膽洞察 1-1, 0-1, 1-2, 0-2, 1-0 0-0 ✖ 錯誤

验证报告

Immutable Snapshot

预测时间: Jul 29, 2026 · 08:15 UTC 快照 ID: dp-2337748

收盘赔率 1.71
AI 公平赔率 —
CLV +0.0%
最终赛果 Draw · 海斯特 0–0 帕特羅·艾斯登
预测结果 ✖ Missed
决策评级 C

模型绩效

本场预测计入：

  • Primary Bets ROI (180d): -100.0%

市場情報

支持性解讀：優先收盤數據源如何相對於模型移動——在上述主要選擇後使用。

市場簡報

此數據源中最大的晚期隱含波動約為0.62個百分點，發生在PRE30和PRE1之間的帕特羅·艾斯登 (1X2)。

模型仍然比收盤隱含在小於2.5球上高出約14.5個百分點——這是本頁面總結的最明顯錯誤定價信號。

模型與收盤隱含

市場 模型百分比 收盤隱含百分比 差距（百分點）
海斯特 (1X2) 24.8 23.7 +1.1
和局 (1X2) 27.2 23.7 +3.5
帕特羅·艾斯登 (1X2) 48.0 52.6 -4.5
大於2.5球 48.2 62.7 -14.5
小於2.5球 51.8 37.3 +14.5
這意味著什麼

簡單來說：模型對小於2.5球的預測約為51.8%，而收盤快照隱含約為37.3%。差距——約14.5個百分點——是本頁面突出的最大模型與市場差距。

快速定義：“收盤隱含”是由最終捕捉賠率（經簡單去水後）隱含的該結果的概率。“差距（百分點）”是模型百分比減去該隱含值，以百分點（pp）表示。

收盤窗口賠率變動

每個快照僅優先選擇一個博彩公司（非所有博彩公司）。捕捉路徑： PRE30 → PRE1 · 書本: Pinnacle

括號中的列標籤：收盤使用PRE1→PRE5→PRE10→PRE30中第一個可用的快照；早期使用PRE30→PRE10→PRE5中第一個與收盤不同的快照。

市場 早期 (PRE30) 收盤 (PRE1) 隱含變化（百分點）
海斯特 (1X2) 3.8 3.79 +0.3
和局 (1X2) 3.8 3.8 +0.3
帕特羅·艾斯登 (1X2) 1.67 1.71 -0.6
大於2.5球 1.46 1.47 +0.2
小於2.5球 2.43 2.47 -0.2

AI 比賽簡報

AI 比賽摘要

Quick read on how the model reads this matchup.

  • League: Club Friendlies
  • Fixture: 海斯特 vs 帕特羅·艾斯登
  • Kickoff: 2026-07-22 17:00:00
  • 1X2 (model): Home 24.8% · Draw 27.2% · Away 48.0%
  • xG (showing): 海斯特 1.09 — 帕特羅·艾斯登 1.51 (total xG ≈ 2.6)
  • Primary / headline line (Betting Primary Pick when shown): Under 2.5 goals
  • Model: 51.8% · Implied: 37.0% · Probability edge: +14.8 pts · Est. EV: +34.7%
  • BTTS (model): Yes N/A · No N/A
  • Correct score (top bin): N/A

Totals and BTTS are evaluated against current market prices where available.

Early match state can move realised goals away from pre-kick projections.

歷史推薦

歷史決策: Primary Bet

結果: Missed — Pre-match 1X2 lean did not match the full-time result.

開賽前考慮的風險因素

  • Price movement: implied probabilities and EV move with odds.
  • Sample / data gaps: low-information leagues widen forecast bands.
  • In-play state: goals and red cards are not modelled here.
  • Scoreline variance: the most likely scoreline is still usually a low absolute probability outcome (often well below 20%).

最後更新

September 29, 2026 (UTC)

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