1X2 模型 EV
- 傾向
- 桑德維肯
- 模型概率
- 41.8%
- 市場概率
- 31.2%
- 差異
- +10.7 pp
- 風險調整後的EV（P1.5）
- +3.8%
正優勢
桑德維肯 對 厄斯特松德FK 預測
模型傾向不是主要投注——以下僅一個答案。
選擇性傾向 - 無主要投注
6.4/10
OddsGPT AI信心分數使用 AI 機率、市場信號、xG 數據和表現指標來衡量預測可靠性。較高的分數反映了更強的模型信心和數據支持，幫助用戶識別更高質量的機會。
OddsGPT AI信心分數使用 AI 機率、市場信號、xG 數據和表現指標來衡量預測可靠性。較高的分數反映了更強的模型信心和數據支持，幫助用戶識別更高質量的機會。
原因
優勢低於門檻
估計優勢未達主要門檻。
共識 EV
+36.4%
使用市場調整後的概率計算。 模型概率部分向市場預期調整，以減少錯誤信號。
決策模型與市場差距
10.7 pp
選定結果的決策模型概率與無水市場概率之間的差異。
可靠性
63/100 · 中等
可靠性衡量預測信號的質量。 它考慮了： • 模型驗證 • 市場一致性 • 數據質量 • 書商覆蓋範圍 • 市場變動一致性 它不代表贏的概率。
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預測概覽
基礎預測模型
這些概率是由基礎 xG 得分模擬（泊松模型）生成的，顯示了在決策層校準之前的預期比賽結果分佈。
這些概率是由基礎 xG 得分模擬（泊松模型）生成的，顯示了在決策層校準之前的預期比賽結果分佈。
來自基於 xG 的得分模型的原始比賽結果概率。
決策模型與市場
決策模型應用額外校準（包括低分相關性調整），以生成決策引擎用於價值計算、EV估算和主要投注決策的概率。
決策模型應用額外校準（包括低分相關性調整），以生成決策引擎用於價值計算、EV估算和主要投注決策的概率。
| 決策模型 | 41.8% |
| 市場（無水位） | 31.2% |
| 差異 | +10.7 pp |
尚無明確的市場一致性
為什麼投注被阻止？
正面因素
- ✓決策模型概率超過市場預期決策模型 41.8% 對比市場 31.2%
- ✓風險調整後的 EV 通過主要門檻（≥ +5.0%）+36.4%
- ✓明確的方向性模型信號： 桑德維肯
風險因素
- ✗主要條件未完全滿足
市場情報
目前尚未追蹤到此場次的市場變動信號。
市場決策（模型 vs 市場）
每張卡片比較模型機率與無水位（或最佳可用）市場價格，然後顯示風險調整後或原始的期望值。
正期望值是一個定價信號，而非主要投注指引。
每張卡片比較模型機率與無水位（或最佳可用）市場價格，然後顯示風險調整後或原始的期望值。 正期望值是一個定價信號，而非主要投注指引。
大小球2.5
- 傾向
- 大於2.5球
- 模型概率 (大球)
- 67.5%
- 市場概率 (大球)
- 48.3%
- 差異
- +19.2 pp
- 風險調整後的期望值
- -0.6%
無價值優勢
總進球數（模型）
雙方進球（是）
- 傾向
- 是
- 模型概率
- 69.0%
- 市場概率
- 53.6%
- 差異
- +15.4 pp
- 風險調整後的期望值
- -2.2%
無價值優勢
雙方進球是 69.0%
雙方進球否 31.0%
波膽
- 最高比分
- 1-1
- 模型概率 (1-1)
- 9.3%
- 市場概率 (1-1)
- 15.4%
- 差異
- -6.1 pp
- 市場賠率下的期望值
- -39.6%
無價值
模型前五名比分
- 1-1 9.3%
- 2-1 8.6%
- 1-2 7.6%
- 2-2 7.0%
- 1-0 5.7%
比賽階段: 即將開始
決策生命周期
當前階段: 市場監控
-
預測已生成
-
市場已比較進場 2.88
-
驗證通過
-
結束已記錄結束中 等待中 預計在開球前
-
CLV已評估CLV 待處理
最終結論
選擇性傾向 - 無主要投注
決策模型估計 桑德維肯 為 41.8%，與無抽水市場概率 31.2% 比較。
決策摘要
- 決策模型識別 桑德維肯 為價值方 (41.8%)
- 方向上無明顯市場衝突
- 優勢未達主要門檻
行動
監控收盤市場並用 CLV 驗證。
OddsGPT 決策引擎 2.5.0 · 僅供教育參考 · 非個人化建議
瑞典. 瑞典超甲聯賽 預測
