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福岡黃蜂 vs 大分Verspah Statistics & Analysis

福岡黃蜂 福岡黃蜂
Aug 26, 2026 - 11:05
0(5) 1.39
0(4) 1.21
xG Accuracy: 49%
大分Verspah 大分Verspah
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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) 是 否 ✖ 錯誤
  • 1X2 福岡黃蜂 和局 ✖ 錯誤
  • 波膽洞察 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 0-0 ✖ 錯誤

验证报告

Immutable Snapshot

预测时间: Aug 21, 2026 · 01:05 UTC 快照 ID: dp-4766937

收盘赔率 1.1
AI 公平赔率 —
CLV +0.0%
最终赛果 Draw · 福岡黃蜂 0–0 大分Verspah
预测结果 ✖ Missed
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

市場在開球前基本保持穩定。在PRE30和PRE1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),大分Verspah (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大分Verspah (1X2)上高出約23.1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）
福岡黃蜂 (1X2) 39.5 80.2 -40.7
和局 (1X2) 29.5 11.9 +17.6
大分Verspah (1X2) 31.0 8.0 +23.1
這意味著什麼

簡單來說：模型對大分Verspah (1X2)的預測約為31.0%，而收盤快照隱含約為8.0%。差距——約23.1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: SBO

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 (PRE1) 隱含變化（百分點）
福岡黃蜂 (1X2) 1.1 1.1 -0.3
和局 (1X2) 7.43 7.43 -0.0
大分Verspah (1X2) 11.56 11.08 +0.3

AI 比賽簡報

AI 比賽摘要

Model favours 福岡黃蜂; market prices 福岡黃蜂 instead — inputs may be missing or stale.

  • Model: 福岡黃蜂 1.39 xG vs 大分Verspah 1.21 → 福岡黃蜂 39.5%
  • Market: 福岡黃蜂 ~80.2% implied
  • Validation failed — do not treat 1X2 EV as actionable.

Do not act on 1X2 value until validation passes. Structural leans (O/U, BTTS) need separate odds review.

Structural lean (model): O/U 2.5 Under 2.5 (Under 2.5 51.8% · Over 2.5 48.2%); BTTS Yes (Yes 54.3% · No 45.7%) Value lean (pricing): O/U 2.5 Under 2.5; BTTS Yes

歷史推薦

歷史決策: Wait - No 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

October 01, 2026 (UTC)

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