統計 / サッカー / Peru. Copa De La Liga / Deportivo Llacuabamba vs UTC Cajamarca

Deportivo Llacuabamba vs UTC Cajamarca Statistics & Analysis

Jun 15, 2026 - 18:00
2 1.32
2 1.28
xG Accuracy: 68%
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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 (4 goals) ✔ Correct
  • 両チーム得点 BTTS はい はい ✔ Correct
  • 1X2 Deportivo Llacuabamba 描く ✖ Incorrect
  • コレクトスコアの要点 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 2-2 ✖ 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: Copa De La Liga
  • 治具: Deportivo Llacuabamba vs UTC Cajamarca
  • キックオフ: 2026-06-15 18:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 40.5% · 描く 28.9% · 離れて 30.7%
  • xG (表示中): Deportivo Llacuabamba 1.32 — UTC Cajamarca 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): BTTS Yes
  • モデル: 54.5% · 暗黙: 50.6% · 確率エッジ: +3.9 pts · 推定。 EV: +4.1%
  • 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%)

カードを階層化に使用します。このテキストは、同じ入力を物語形式で再説明しているだけです。

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

現在最も追跡されている +EV レッグ (ヒーロー カード、非プライマリ グレーディング): BTTS Yes.

1X2 がタイトに見える場合でも、エンジンは合計または BTTS でより明確な構造を見つける可能性があります。これは意図的なものです。

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

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。

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。

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。

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

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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