統計 / サッカー / Peru. Copa De La Liga / Alianza Universidad vs Sport Huancayo

Alianza Universidad vs Sport Huancayo Statistics & Analysis

Jun 14, 2026 - 18:15
1 1.32
1 1.28
xG Accuracy: 85%
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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 アンダー 2.5 アンダー 2.5 (2 goals) ✔ Correct
  • 両チーム得点 BTTS いいえ はい ✖ Incorrect
  • 1X2 Alianza Universidad 描く ✖ Incorrect
  • コレクトスコアの要点 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 1-1 ✔ Correct

AI試合ブリーフィング

AI試合サマリー

この試合の試合前のスナップショット。

  • リーグ: Copa De La Liga
  • 治具: Alianza Universidad vs Sport Huancayo
  • キックオフ: 2026-06-14 18:15:00
  • 1X2 (モデル): 家 37.2% · 描く 29.2% · 離れて 33.6%
  • xG (表示中): Alianza Universidad 1.32 — Sport Huancayo 1.28 (合計 xG ≈ 2.6)
  • ベスト +EV ライン (プライマリしきい値が満たされていない場合、ヒーロー カードと同じラベル): Under 2.5 goals
  • モデル: 51.8% · 暗黙: 49.6% · 確率エッジ: +2.2 pts · 推定。 EV: +3.6%
  • 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。

1X2 は、サイドマーケットがより明確な構造を示している場合でも、バランスが取れているように見えます。

ベストベットと理由

ボード上の最高の現在値角度 — プライマリ ルールが満たされていない場合の「最高 +EV」ヒーローと同じレッグ: Under 2.5 goals.

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。

価格が変動するとエッジはすぐに縮小します。常に帳簿の番号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。

オッズが動いた場合、最初に何が変わるでしょうか?

暗黙の確率とEVは価格に応じてすぐに変化します。このスナップショットのモデル確率は、パイプラインが再実行されるまで更新されません。素材ラインの移動後に更新します。

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。

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。

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 15, 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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