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Oleksandria vs Zorya Luhansk Statistics & Analysis

May 12, 2026 - 10:00
1 1.22
2 2.01
xG Accuracy: 94%
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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
  • Over / Under 2.5 オーバー 2.5 オーバー 2.5 (3 goals) ✔ Correct
  • 両チーム得点 BTTS はい はい ✔ Correct
  • 1X2 Zorya Luhansk Zorya Luhansk ✔ Correct
  • コレクトスコアの要点 1-2 1-2 ✔ Correct

AI試合ブリーフィング

AI試合サマリー

以下は、上記のカードと同じエンジンに合わせた、数字を優先したコンパクトなスナップショットです。

  • リーグ: Premier League
  • 治具: Oleksandria vs Zorya Luhansk
  • キックオフ: 2026-05-16 15:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 21.6% · 描く 24.1% · 離れて 54.4%
  • xG (表示中): Oleksandria 1.22 — Zorya Luhansk 2.01 (合計 xG ≈ 3.23)
  • プライマリ / ヘッドライン (表示されている場合はベッティング プライマリ ピック): Over 2.5 goals
  • モデル: 62.6% · 暗黙: 46.3% · 確率エッジ: +16.3 pts · 推定。 EV: +29.6%
  • BTTS(モデル): はい 62.3% · いいえ 37.7%
  • 正しいスコア (上部ビン): 1-2 (9.7%)

合計と BTTS は、可能な場合は現在の市場価格に対して評価されます。

試合の初期の状態により、実現したゴールがキック前の予測から遠ざかる可能性があります。

ベストベットと理由

意思決定エンジンからの主な選択: Over 2.5 goals.

確率エッジ (確率のポイントで暗黙的に差し引いたモデル) を 推定EV (ページに表示されている最良価格での経済エッジ) から分離します。

複数の市場が +EV 付近にある場合は、賭け金を小さく保ちます。相関関係があるということは、エッジがきれいに加算されないことを意味します。

よくある質問

合計は魅力的ではないのに、1X2 は魅力的に見えないのはなぜですか?

1X2 の価格が厳しい場合、公平な 3 者分割が組み込まれることが多いため、オーバー/アンダーまたは BTTS が依然としてモデルから乖離している場合でも、試合勝者の EV はマイナスにとどまる可能性があります。市場カードの 1X2 行を O/U および BTTS と比較してください。

このスナップショットで最もサポートされている行は何ですか?

上の ヒーロー カードを照合します。「プライマリー ピックに賭ける」と表示されている場合、そのレッグはプライマリー ルールをクリアしています。 「Best +EV (追跡市場)」と表示されている場合、それは、より厳格なプライマリしきい値を満たさなかった最も強力な +EV ラインです。以下の箇条書きは、そのカードと同じモデル %、暗示 %、エッジ (pts)、および EV % を繰り返しています。

EV と確率ギャップをどのように読み取るべきですか?

確率エッジ = モデル確率から暗黙的確率を差し引いた値 (ここでは パーセント ポイントで報告されます)。 EV ≈ モデル確率 × 最も追跡された 10 進オッズ − 1、単位賭け金当たりのリターン として示されます。これらは関連していますが、交換可能なラベルではありません。

最も可能性の高い正しいスコアが良い賭けでしょうか?

通常、単独のベットとしていいえ: 「最も可能性の高い」スコアラインは依然として 絶対確率が低い テール イベント (多くの場合 1 桁、場合によっては 10 代前半) です。コンテキストとして使用してください。正しいスコアの賭け金は「楽しい/小さい」バケツに入れておいてください。

リスク要因

  • 価格変動: 暗黙の確率と EV はオッズに応じて変動します。
  • サンプル/データのギャップ: 情報が少ないリーグでは予測の幅が広がります。
  • プレー中の状態: ここではゴールとレッドカードはモデル化されていません。
  • スコアラインの分散: 最も可能性の高いスコアラインは、通常、絶対確率が低い結果です (多くの場合、20% を大きく下回ります)。

方法論

  • 入力: 公開予測ページと同じ構造化された事実バンドル (xG / ポアソン スナップショット、利用可能な市場 EV、意思決定エンジン v2)。
  • コンプライアンス: 教育フレームワークのみ。個人的なアドバイスではありません。

最終更新

May 18, 2026 (UTC)

これの使い方
  • 実用的なアイデアが 1 つ必要な場合は、Primary 行に焦点を当てます。
  • 多数の薄いエッジのピックを一緒に使用しないでください。エッジが確実に追加されません。
  • ロングショットはオプションの、一か八かのプレイのみとして扱います。

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Premier League Premier League順位表
# チーム MP PTS
1 Shakhtar Donetsk 28 21 6 1 69
2 LNZ Cherkasy 28 17 6 5 57
3 Polessya 28 17 4 7 55
4 Dynamo Kyiv 29 16 6 7 54
5 Metalist 1925 Kharkiv 29 12 12 5 48
6 Kryvbas KR 28 13 8 7 47
7 Kolos Kovalivka 28 12 10 6 46
8 Zorya Luhansk 28 11 9 8 42
9 Karpaty 28 9 11 8 38
10 Veres Rivne 28 7 10 11 31
11 Epitsentr Dunayivtsi 29 8 7 14 31
12 Obolon'-Brovar 28 6 10 12 28
13 Kudrivka 28 6 7 15 25
14 Ruh Lviv 28 6 3 19 21
15 Oleksandria 28 2 7 19 13
16 SK Poltava 29 2 6 21 12
# チーム MP GS GC +/- PTS
1 Shakhtar Donetsk 28 68 18 +50 69
2 Dynamo Kyiv 29 63 34 +29 54
3 Kryvbas KR 28 50 42 +8 47
4 Polessya 28 49 21 +28 55
5 Zorya Luhansk 28 40 35 +5 42
6 LNZ Cherkasy 28 38 16 +22 57
7 Karpaty 28 37 29 +8 38
8 Epitsentr Dunayivtsi 29 36 45 -9 31
9 Metalist 1925 Kharkiv 29 35 19 +16 48
10 Kolos Kovalivka 28 29 23 +6 46
11 Kudrivka 28 29 45 -16 25
12 Veres Rivne 28 26 37 -11 31
13 Obolon'-Brovar 28 26 48 -22 28
14 SK Poltava 29 23 74 -51 12
15 Oleksandria 28 20 56 -36 13
16 Ruh Lviv 28 19 46 -27 21
# チーム MP xG xGC +/- PTS
1 Dynamo Kyiv 29 30.7 10.1 +20.6 54
2 Shakhtar Donetsk 28 29.8 9.8 +20.0 69
3 Polessya 28 35.3 17.0 +18.3 55
4 LNZ Cherkasy 28 27.3 12.2 +15.1 57
5 Metalist 1925 Kharkiv 29 22.0 12.7 +9.3 48
6 Karpaty 28 24.4 20.0 +4.4 38
7 Kolos Kovalivka 28 22.6 22.2 +0.4 46
8 Zorya Luhansk 28 21.1 21.2 -0.1 42
9 Veres Rivne 28 12.6 16.5 -3.9 31
10 Ruh Lviv 28 16.1 21.5 -5.4 21
11 Obolon'-Brovar 28 17.2 23.2 -6.0 28
12 Kryvbas KR 28 21.4 27.8 -6.4 47
13 Kudrivka 28 14.9 27.4 -12.5 25
14 Epitsentr Dunayivtsi 29 18.9 32.2 -13.3 31
15 Oleksandria 28 10.5 25.0 -14.5 13
16 SK Poltava 29 10.1 36.0 -25.9 12