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埃門 vs 阿尔梅勒城 Statistics & Analysis

Aug 01, 2026 - 14:00
4 1.28
0 1.32
xG Accuracy: 33%
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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 ✖ 錯誤
  • 1X2 阿尔梅勒城 埃門 ✖ 錯誤
  • 波膽洞察 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 4-0 ✖ 錯誤

验证报告

Immutable Snapshot

预测时间: Jul 26, 2026 · 03:49 UTC 快照 ID: dp-1813860

收盘赔率 2.08
AI 公平赔率
CLV +0.0%
最终赛果 埃門 win · 埃門 4–0 阿尔梅勒城
预测结果 ✖ Missed
决策评级 F

模型绩效

本场预测计入:

  • Primary Bets ROI (180d): +37.5%

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

市場在開球前基本保持穩定。在PRE30和PRE10之間的優先博彩公司快照中,未檢測到有意義的晚期隱含價格變動。

儘管晚期變動有限,模型仍然對和局 (1X2)的定價明顯高於這些收盤快照所隱含的價格——這個差距是一個靜態的“模型與價格”解讀,而非晚期蒸汽或追逐故事。

模型仍然比收盤隱含在和局 (1X2)上高出約5.9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)
埃門 (1X2) 34.2 33.4 +0.8
和局 (1X2) 29.7 23.8 +5.9
阿尔梅勒城 (1X2) 36.1 42.8 -6.7
這意味著什麼

簡單來說:模型對和局 (1X2)的預測約為29.7%,而收盤快照隱含約為23.8%。差距——約5.9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 → PRE10 · 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。

詳細捕捉賠率如下——去水後隱含價格的變動微乎其微。

查看完整逐行捕捉表
市場 早期 (PRE30) 收盤 (PRE10) 隱含變化(百分點)
埃門 (1X2) 2.66 2.66 0.0
和局 (1X2) 3.74 3.74 0.0
阿尔梅勒城 (1X2) 2.08 2.08 0.0

AI 比賽簡報

AI 比賽摘要

Quick read on how the model reads this matchup.

  • League: 球會友誼賽
  • Fixture: 埃門 vs 阿尔梅勒城
  • Kickoff: 2026-08-01 14:00:00
  • 1X2 (model): Home 34.2% · Draw 29.7% · Away 36.1%
  • xG (showing): 埃門 1.28 — 阿尔梅勒城 1.32 (total xG ≈ 2.6)
  • Primary / headline line (Betting Primary Pick when shown): Under 2.5 goals
  • Model: 51.8% · Implied: 32.6% · Probability edge: +19.2 pts · Est. EV: +50.2%
  • 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.

Correct score remains high-variance even when a line is most likely on paper.

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 15, 2026 (UTC)

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