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Oleksandria vs Kolos Kovalivka Statistics & Analysis

May 02, 2026 - 10:00
0 0.79
3 1.62
xG Accuracy: 55%
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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 いいえ ✖ Incorrect
  • 1X2 Kolos Kovalivka Kolos Kovalivka ✔ Correct
  • コレクトスコアの要点 0-1 0-3 ✖ Incorrect

AI試合ブリーフィング

AI試合サマリー

モデルがこの対戦をどのように読み取るかについて簡単に説明します。

  • リーグ: Premier League
  • 治具: Oleksandria vs Kolos Kovalivka
  • キックオフ: 2026-05-02 15:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 16.7% · 描く 27.7% · 離れて 55.6%
  • xG (表示中): Oleksandria 0.79 — Kolos Kovalivka 1.62 (合計 xG ≈ 2.41)
  • 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: 43.3% · 暗黙: 38.0% · 確率エッジ: +5.3 pts · 推定。 EV: +8.2%
  • BTTS(モデル): はい 45.3% · いいえ 54.7%
  • 正しいスコア (上部ビン): 0-1 (14.6%)

EV が表示されている場合、それは最も追跡された 10 進価格での単位賭け金あたりの推定リターンであり、生の確率ギャップと同じものではありません。

線が紙上にある可能性が最も高い場合でも、正しいスコアはばらつきが大きいままです。

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。

ここでは、控えめな +EV エッジが 1 つだけ強調表示されています。慎重にサイズを変更し、オッズが変動するかどうかを再確認してください。

よくある質問

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。

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。

正しいスコアよりも安全な市場?

より流動性が高く、よりスムーズな価格 (多くの書籍では 1X2 または O/U 2.5) を持つ市場は、通常、ロングテールの正しいスコア価格よりも推論するのが簡単です。まだ各脚のEVを読み取ります。

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 17, 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
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 +/-
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 xG xGC +/-
1 Dynamo Kyiv 29 30.7 10.1 +20.6 54
2 Shakhtar Donetsk 28 29.2 9.0 +20.2 69
3 Polessya 28 30.3 14.6 +15.7 55
4 LNZ Cherkasy 28 25.3 11.7 +13.6 57
5 Metalist 1925 Kharkiv 29 20.8 11.0 +9.8 48
6 Karpaty 28 22.7 18.8 +3.9 38
7 Kolos Kovalivka 28 22.6 22.2 +0.4 46
8 Zorya Luhansk 28 18.7 20.3 -1.6 42
9 Veres Rivne 28 10.0 15.0 -5.0 31
10 Kryvbas KR 28 19.9 25.2 -5.3 47
11 Ruh Lviv 28 16.1 21.5 -5.4 21
12 Obolon'-Brovar 28 16.4 22.6 -6.2 28
13 Epitsentr Dunayivtsi 29 16.5 27.2 -10.7 31
14 Kudrivka 28 14.9 27.4 -12.5 25
15 Oleksandria 28 9.6 22.6 -13.0 13
16 SK Poltava 29 9.6 34.1 -24.5 12