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阿爾克馬爾 vs 根克 Statistics & Analysis

阿爾克馬爾 阿爾克馬爾
Jul 22, 2026 - 16:30
4 1.35
0 1.25
xG Accuracy: 34%
根克 根克
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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 大於2.5球 (4 進球) ✖ 錯誤
  • 雙方進球 雙方進球 (BTTS) 是 否 ✖ 錯誤
  • 1X2 阿爾克馬爾 阿爾克馬爾 ✔ 正確
  • 波膽洞察 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 4-0 ✖ 錯誤

验证报告

Immutable Snapshot

预测时间: Jul 29, 2026 · 08:31 UTC 快照 ID: dp-2340840

收盘赔率 1.93
AI 公平赔率 —
CLV +0.0%
最终赛果 阿爾克馬爾 win · 阿爾克馬爾 4–0 根克
预测结果 ✔ Correct
决策评级 F

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0.59個百分點，發生在PRE30和PRE1之間的根克 (1X2)。

模型仍然比收盤隱含在小於2.5球上高出約16.2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）
阿爾克馬爾 (1X2) 40.4 46.6 -6.2
和局 (1X2) 28.1 24.8 +3.4
根克 (1X2) 31.4 28.6 +2.8
大於2.5球 48.2 64.4 -16.2
小於2.5球 51.8 35.6 +16.2
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35.6%。差距——約16.2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）
阿爾克馬爾 (1X2) 1.88 1.93 -0.5
和局 (1X2) 3.57 3.63 -0.1
根克 (1X2) 3.17 3.15 +0.6
大於2.5球 1.43 1.43 +0.5
小於2.5球 2.54 2.59 -0.5

AI 比賽簡報

AI 比賽摘要

Quick read on how the model reads this matchup.

  • League: Club Friendlies
  • Fixture: 阿爾克馬爾 vs 根克
  • Kickoff: 2026-07-22 16:30:00
  • 1X2 (model): Home 40.4% · Draw 28.1% · Away 31.4%
  • xG (showing): 阿爾克馬爾 1.35 — 根克 1.25 (total xG ≈ 2.6)
  • Primary / headline line (Betting Primary Pick when shown): Under 2.5 goals
  • Model: 51.8% · Implied: 34.6% · Probability edge: +17.2 pts · Est. EV: +42.4%
  • BTTS (model): Yes 54.5% · No 45.5%
  • Correct score (top bin): 1-1 (12.5%)

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

1X2 can look balanced even when side markets show clearer structure.

歷史推薦

歷史決策: Primary Bet

結果: Validated — Pre-match lean validated against 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 30, 2026 (UTC)

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