1X2 模型 EV
- 傾向
- 普羅格雷蘇爾佩奇卡
- 模型概率
- 36.1%
- 市場概率
- —
- 差異
- —
- 風險調整後的EV(P1.5)
- —
模型傾向不是主要投注——以下僅一個答案。
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。
估計優勢未達主要門檻。
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。
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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免費登入以解鎖最終投注結論——哪些市場通過,哪裡可能存在正期望值(+EV),以及快速變動警告。
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 | 36.1% |
| 市場(無水位) | — |
| 差異 | +0.0 pp |
尚無明確的市場一致性
無市場賠率可用
Market Intelligence 會在莊家價格可用後追蹤賠率變動。
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。
比賽階段: 即將開始
當前階段: 等待閉盤線
無主要投注
決策模型估計 普羅格雷蘇爾佩奇卡 為 36.1%,與無抽水市場概率 —% 比較。
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
| # | 球隊(TEAM) | 出賽場次(MP) | 勝(W) | 平局(D) | 輸(L) | 積分(PTS) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 阿爾巴尤利亞烏尼雷亞 | 12 | 9 | 2 | 1 | 29 |
| 2 | 蒂米蘇爾沙格 | 12 | 8 | 2 | 2 | 26 |
| 3 | 維托魯阿拉德 | 12 | 7 | 3 | 2 | 24 |
| 4 | CIL布拉伊 | 12 | 6 | 4 | 2 | 22 |
| 5 | 切塔特德瓦 | 12 | 6 | 3 | 3 | 21 |
| 6 | 吉羅達與賈爾馬塔維 | 12 | 5 | 4 | 3 | 19 |
| 7 | 桑塔納烏尼雷亞 | 12 | 5 | 2 | 5 | 17 |
| 8 | 梅塔盧吉斯圖庫吉爾 | 12 | 3 | 4 | 5 | 13 |
| 9 | 普羅格雷蘇爾佩奇卡 | 12 | 4 | 1 | 7 | 13 |
| 10 | 阿爾巴尤利亞大學 | 12 | 1 | 4 | 7 | 7 |
| 11 | 波利蒂米索拉2 | 12 | 2 | 1 | 9 | 7 |
| 12 | 內拉博戈丁蒂 | 12 | 0 | 2 | 10 | 2 |
| # | 球隊(TEAM) | 出賽場次(MP) | 進球(GS) | 失球(GC) | +/- | 積分(PTS) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 阿爾巴尤利亞烏尼雷亞 | 12 | 34 | 5 | +29 | 29 |
| 2 | 切塔特德瓦 | 12 | 26 | 20 | +6 | 21 |
| 3 | CIL布拉伊 | 12 | 23 | 18 | +5 | 22 |
| 4 | 維托魯阿拉德 | 12 | 22 | 16 | +6 | 24 |
| 5 | 吉羅達與賈爾馬塔維 | 12 | 20 | 15 | +5 | 19 |
| 6 | 普羅格雷蘇爾佩奇卡 | 12 | 20 | 28 | -8 | 13 |
| 7 | 蒂米蘇爾沙格 | 12 | 18 | 7 | +11 | 26 |
| 8 | 桑塔納烏尼雷亞 | 12 | 15 | 11 | +4 | 17 |
| 9 | 梅塔盧吉斯圖庫吉爾 | 12 | 14 | 18 | -4 | 13 |
| 10 | 波利蒂米索拉2 | 12 | 13 | 29 | -16 | 7 |
| 11 | 阿爾巴尤利亞大學 | 12 | 10 | 22 | -12 | 7 |
| 12 | 內拉博戈丁蒂 | 12 | 5 | 31 | -26 | 2 |
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