統計 / サッカー / Argentina. Primera C / Sacachispas vs Argentino Rosario

Sacachispas vs Argentino Rosario Statistics & Analysis

Jun 15, 2026 - 18:30
1 1.34
0 1.26
xG Accuracy: 64%
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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 アンダー 2.5 (1 goals) ✖ Incorrect
  • 両チーム得点 BTTS はい いいえ ✖ Incorrect
  • 1X2 Sacachispas Sacachispas ✔ Correct
  • コレクトスコアの要点 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 1-0 ✔ 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: Primera C
  • 治具: Sacachispas vs Argentino Rosario
  • キックオフ: 2026-06-15 18:30:00
  • 1X2 (モデル): 家 38.9% · 描く 30.6% · 離れて 30.5%
  • xG (表示中): Sacachispas 1.34 — Argentino Rosario 1.26 (合計 xG ≈ 2.6)
  • 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): BTTS Yes
  • モデル: 54.5% · 暗黙: 41.0% · 確率エッジ: +13.5 pts · 推定。 EV: +29.7%
  • BTTS(モデル): はい 54.5% · いいえ 45.5%
  • 正しいスコア (上部ビン): 1-1 (12.5%)

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

ページ上で強調表示されている主角度: BTTS Yes.

モデルの確率がオッズからの暗黙の確率と比較され、確率のエッジが強調表示されます。 EV は、追跡される最良の小数点価格と同じモデル確率を使用します。

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

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。

勝者の市場で優位に立つのは誰でしょうか?

サマリーと 1X2 マーケット カードで 1X2 モデルのパーセンテージを使用します。最高のモデル % を持つ側がモデルのリーンですが、EV を確認してください。リーンは価格の後でも -EV である可能性があります。

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

June 16, 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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