1X2 模型 EV
- 傾向
- 烏尼耶赫盧比納
- 模型概率
- 41.9%
- 市場概率
- 52.4%
- 差異
- -10.6 pp
- 風險調整後的EV（P1.5）
- -19.5%
無價值優勢
烏尼耶赫盧比納 對 布蘭斯科 預測
模型傾向於 烏尼耶赫盧比納，但市場意見不同——僅供監控。
無主要投注
4.1/10
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
市場衝突
模型傾向與市場定價/漂移不一致。
其他因素
- 市場質量風險
共識 EV
+42.4%
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
10.6 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
60/100 · 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 | 41.9% |
| 市場（無水位） | 52.4% |
| 差異 | +10.6 pp |
市場信號與模型衝突
為什麼投注被阻止？
正面因素
- ✓風險調整後的 EV 通過主要門檻（≥ +5.0%）+42.4%
- ✓明確的方向性模型信號： 烏尼耶赫盧比納
風險因素
- ✗市場定價與模型偏好衝突
市場情報
市場變動 · Blansko · ↓ -7.9%
廣度
6/6
Books moving same direction
Betano
↓ -16.5%
Betfair Sharp
↓ -9.5%
Bet365 Sharp
↓ -7.9%
Marathonbet
↓ -7.5%
1xBet
↓ -6.0%
Dafabet
↓ -5.0%
波動分數
58 (B)
移動分數（0–100）評估市場變動的強度——縮水（價格下降）或漂移（價格上升）。 A+ · ≥75 且有 3+ 書商反應——最強的多書商信號 A · ≥60 且有 2+ 書商——強烈的多書商信號 B · ≥40——中等變動；確認尚未完成 C · 低於 40，死/流動性差或波動——信號有限
階段精明重新定價
狀態Sharp-led move
CLV等待關盤
參考博彩公司Bet365
⚠ 市場走向偏向 Blansko，但模型仍然看好另一方。
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
- 小於2.5球
- 模型概率 (小球)
- 51.8%
- 市場概率 (小球)
- 33.5%
- 差異
- +18.3 pp
- 風險調整後的期望值
- -3.1%
無價值優勢
總進球數（模型）
雙方進球（否）
- 傾向
- 否
- 模型概率
- 46.0%
- 市場概率
- 34.3%
- 差異
- +11.7 pp
- 風險調整後的期望值
- -5.5%
無價值優勢
雙方進球是 54.0%
雙方進球否 46.0%
波膽
- 最高比分
- 1-1
- 模型概率 (1-1)
- 12.4%
- 市場概率 (1-1)
- 11.1%
- 差異
- +1.3 pp
- 市場賠率下的期望值
- +11.6%
正優勢
模型前五名比分
- 1-1 12.4%
- 1-0 10.7%
- 2-1 8.9%
- 0-1 8.6%
- 2-0 7.7%
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 3.5
-
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
無主要投注
決策模型估計 烏尼耶赫盧比納 為 41.9%，與無抽水市場概率 52.4% 比較。
決策摘要
- 決策模型識別 烏尼耶赫盧比納 為價值方 (41.9%)
- 市場定價與模型傾向衝突
- 模型與市場的分歧阻礙主要定義大小
- 市場質量/價格可靠性不足以作為主要
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
捷克. 捷克3級聯賽（MSFL） 預測
