数据统计 / 足球 / Germany. 2. Bundesliga / Hertha BSC vs SpVgg Greuther Fürth

Hertha BSC vs SpVgg Greuther Fürth Statistics & Analysis

May 10, 2026 - 11:30
2 1.93
1 1.08
xG Accuracy: 96%
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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
  • 大小球 2.5 小于 2.5 大于 2.5 (3 goals) ✖ Incorrect
  • 双方进球 BTTS 否 ✖ Incorrect
  • 1X2 Hertha BSC Hertha BSC ✔ Correct
  • 比分洞察(波胆) 1-1 2-1 ✖ Incorrect

AI 比赛简报

AI 比赛摘要

本场比赛的赛前快照。

  • 联赛: 2. Bundesliga
  • 比赛: Hertha BSC vs SpVgg Greuther Fürth
  • 开球时间: 2026-05-08 11:30:00
  • 1X2(模型): 主队 55.9% · 平局 24.6% · 客场 19.5%
  • xG(显示中): Hertha BSC 1.93 — SpVgg Greuther Fürth 1.08 (总xG ≈ 3.01)
  • 主要/头条线(显示时为主要投注选择): 全场进球小于 2.5(小 2.5)
  • 模型:42.1% · 隐含值:34.4% · 概率优势:+7.7 pts · 估计EV:+21.2%
  • 双方得分(模型): 是 57.8% · 否 42.2%
  • 正确比分(顶部区间): 1-1 (10.3%)

使用卡片进行分层;此文本仅以叙述形式重述相同的输入。

即使从纸面上看某条线最有可能,正确比分仍然具有高方差。

最佳投注与理由

决策引擎的主要选择: 全场进球小于 2.5(小 2.5).

我们将概率优势(模型减去隐含概率,以概率点表示)与估计EV(页面显示的最佳价格的经济优势)分开。

当多个市场接近+EV时,请保持小额投注——相关性意味着优势不会简单相加。

常见问题

最可能的正确比分是一个好的投注吗?

通常作为单独投注来说不是:最“可能”的比分仍然是一个绝对概率较低的尾部事件(通常个位数,有时低至十几)。将其用作背景;将任何正确比分的投注保持在“娱乐/小额”范围内。

如果赔率变动,首先会发生什么变化?

隐含概率和EV会立即随价格变动;此快照中的模型概率在管道重新运行之前不会更新。请在重要的盘口变动后刷新。

为什么1X2看起来不吸引人,而总进球数却吸引人?

紧凑的1X2赔率通常包含一个公平的三方分布,因此即使总进球数或BTTS与模型仍有差异,比赛胜者的EV也可能为负——将市场卡上的1X2行与O/U和BTTS进行比较。

谁在比赛胜者市场中占优势?

使用摘要中的1X2模型百分比和1X2市场卡:模型百分比最高的一方是模型倾向,但请检查EV——即使有倾向,价格之后仍可能是负EV

风险因素

  • 价格变动:隐含概率和EV随赔率变动。
  • 样本/数据缺口:信息较少的联赛会扩大预测区间。
  • 比赛状态:进球和红牌未在此模型中考虑。
  • 比分方差:最可能的比分通常仍是一个绝对概率较低的结果(通常远低于20%)。

方法说明

  • 输入:与公共预测页面相同的结构化事实包(xG/泊松快照、市场EV(如有)、决策引擎v2)。
  • 合规性:仅用于教育性框架;非个性化建议。

最后更新

2026年05月17日(UTC)

使用说明
  • 若只需一个可执行思路,请优先看主推。
  • 勿把多个薄优势串关;优势不会简单相加。
  • 冷门仅作可选,且只适合轻量尝试,勿按常规注额放大。

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返回统计
2. Bundesliga 2. Bundesliga积分榜
# 球队 场次 积分
1 FC Schalke 04 33 20 7 6 67
2 SV Elversberg 33 17 8 8 59
3 Hannover 96 33 16 11 6 59
4 SC Paderborn 07 33 17 8 8 59
5 SV Darmstadt 98 33 13 13 7 52
6 Hertha BSC 33 14 9 10 51
7 1. FC Kaiserslautern 33 15 4 14 49
8 1. FC Nürnberg 33 12 9 12 45
9 Karlsruher SC 33 12 8 13 44
10 VfL Bochum 33 10 11 12 41
11 Holstein Kiel 33 11 8 14 41
12 1. FC Magdeburg 33 12 3 18 39
13 Dynamo Dresden 33 10 8 15 38
14 Eintracht Braunschweig 33 10 7 16 37
15 Fortuna Düsseldorf 33 11 4 18 37
16 Arminia Bielefeld 33 9 9 15 36
17 SpVgg Greuther Fürth 33 9 7 17 34
18 Preußen Münster 33 6 12 15 30
# 球队 场次 进球 失球 +/- 积分
1 SV Elversberg 33 61 39 +22 59
2 Hannover 96 33 57 41 +16 59
3 SV Darmstadt 98 33 57 43 +14 52
4 SC Paderborn 07 33 57 45 +12 59
5 Dynamo Dresden 33 52 52 0 38
6 1. FC Magdeburg 33 52 57 -5 39
7 Karlsruher SC 33 52 62 -10 44
8 1. FC Kaiserslautern 33 51 47 +4 49
9 FC Schalke 04 33 49 31 +18 67
10 VfL Bochum 33 47 46 +1 41
11 Arminia Bielefeld 33 47 50 -3 36
12 Hertha BSC 33 46 38 +8 51
13 SpVgg Greuther Fürth 33 46 68 -22 34
14 1. FC Nürnberg 33 44 42 +2 45
15 Holstein Kiel 33 43 46 -3 41
16 Preußen Münster 33 38 58 -20 30
17 Eintracht Braunschweig 33 36 53 -17 37
18 Fortuna Düsseldorf 33 33 50 -17 37
# 球队 场次 xG xGC +/- 积分
1 SC Paderborn 07 33 56.3 36.5 +19.8 59
2 FC Schalke 04 33 49.1 30.0 +19.1 67
3 Hannover 96 33 52.2 36.8 +15.4 59
4 SV Elversberg 33 49.5 37.0 +12.5 59
5 1. FC Magdeburg 33 51.5 44.5 +7.0 39
6 VfL Bochum 33 50.7 45.7 +5.0 41
7 1. FC Nürnberg 33 44.6 41.1 +3.5 45
8 1. FC Kaiserslautern 33 44.9 43.0 +1.9 49
9 SV Darmstadt 98 33 50.5 50.0 +0.5 52
10 Arminia Bielefeld 33 45.2 44.8 +0.4 36
11 Dynamo Dresden 33 42.4 42.9 -0.5 38
12 Hertha BSC 33 43.4 46.3 -2.9 51
13 Fortuna Düsseldorf 33 39.6 47.4 -7.8 37
14 Eintracht Braunschweig 33 36.4 46.3 -9.9 37
15 Holstein Kiel 33 40.0 52.2 -12.2 41
16 SpVgg Greuther Fürth 33 37.4 50.6 -13.2 34
17 Preußen Münster 33 36.4 53.8 -17.4 30
18 Karlsruher SC 33 39.5 60.6 -21.1 44