1X2 模型 EV
- 倾向
- 费尔
- 模型概率
- 43.7%
- 市场概率
- 24.1%
- 差值
- +19.5 pp
- 风险调整后 EV (P1.5)
- +5.8%
存在价值
杜塞尔多夫福图纳 vs 费尔 预测
模型倾向尚未构成主推 — 下方仅给出一个结论。
AI 价值提示 - 无主推
6.2/10
OddsGPT AI Confidence Score 综合 AI 概率、市场信号、xG 数据与表现指标衡量预测可靠度。分数越高，表示模型信心与数据支撑越强，有助于识别更高质量的机会。
OddsGPT AI Confidence Score 综合 AI 概率、市场信号、xG 数据与表现指标衡量预测可靠度。分数越高，表示模型信心与数据支撑越强，有助于识别更高质量的机会。
原因
市场质量风险
价格可靠性偏弱（覆盖不足、异常价或庄家一致性低）。
共识 EV
+48.1%
使用市场调整后的概率计算。 模型概率会部分向市场预期收缩，以降低假阳性。
决策模型 vs 市场差距
19.5 pp
所选结果上，决策模型概率与去水市场概率之差。
可靠性
63/100 · 中等
可靠性衡量的是预测信号质量。 综合考虑： • 模型验证 • 市场对齐 • 数据质量 • 庄家覆盖广度 • 市场变动一致性 它不代表获胜概率。
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预测概览
基础预测模型
这些概率来自基础 xG 比分模拟（泊松模型），展示决策层校准前的预期赛果分布。
这些概率来自基础 xG 比分模拟（泊松模型），展示决策层校准前的预期赛果分布。
基于 xG 进球模型的原始赛果概率分布。
决策模型 vs 市场
决策模型会再做额外校准（含低比分相关修正），得到供决策引擎用于价值计算、EV 估计与主推决策的概率。
决策模型会再做额外校准（含低比分相关修正），得到供决策引擎用于价值计算、EV 估计与主推决策的概率。
| 决策模型 | 43.7% |
| 市场（去水） | 24.1% |
| 差异 | +19.5 pp |
模型–市场高度分歧
为何拦截投注
正面因素
- ✓决策模型概率高于市场预期决策模型 43.7% vs 市场 24.1%
- ✓风险调整后 EV 通过主推门槛（≥ +5.0%）+48.1%
- ✓明确方向性模型信号： 费尔
风险因素
- ✗异常价格已排除出主推+76% EV → 共识 +48.1%
- ✗主推条件尚未完全满足
市场情报
本场尚无市场变动信号。
市场决策（模型 vs 市场）
每张卡片对比模型概率与去水（或最佳可用）市场价格，并给出风险调整或原始 EV。
正 EV 是定价信号，不是主推仓位指令。
每张卡片对比模型概率与去水（或最佳可用）市场价格，并给出风险调整或原始 EV。 正 EV 是定价信号，不是主推仓位指令。
大小球 2.5
- 倾向
- 小 2.5
- 模型概率 (小)
- 61.7%
- 市场概率 (小)
- 39.2%
- 差值
- +22.5 pp
- 风险调整后 EV
- +1.0%
存在价值
总进球（模型）
双方进球（否）
- 倾向
- 否
- 模型概率
- 54.6%
- 市场概率
- 39.1%
- 差值
- +15.5 pp
- 风险调整后 EV
- -0.6%
无价值边
双方进球 是 45.4%
双方进球 否 54.6%
正确比分
- 最高概率比分
- 0-1
- 模型概率 (0-1)
- 14.1%
- 市场概率 (0-1)
- 5.9%
- 差值
- +8.2 pp
- 按市价 EV
- +139.7%
存在价值
模型 Top 5 比分
- 0-1 14.1%
- 1-1 13.0%
- 0-0 10.9%
- 1-0 10.0%
- 0-2 9.2%
比赛阶段: 未开赛
决策生命周期
当前阶段: 市场监测中
-
预测已生成
-
市场已对比入场 1.73
-
验证通过
-
收盘已记录收盘 等待中 预计开赛前采集
-
CLV 已评估CLV 待定
最终结论
AI 价值提示 - 无主推
决策模型估计 费尔 为 43.7%，对比去水市场概率 24.1%。
决策摘要
- 决策模型认定 费尔 为价值侧（43.7%）
- 方向上无明确市场冲突
- 市场质量/价格可靠性不足以支撑主推
行动
监控收盘盘口，并用 CLV 做最终验证。
OddsGPT Decision Engine 2.5.0 · 仅供教育参考 · 非个性化投注建议
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