1X2 模型 EV
- 倾向
- 费尔
- 模型概率
- 44.3%
- 市场概率
- 32.8%
- 差值
- +11.5 pp
- 风险调整后 EV (P1.5)
- +2.6%
存在价值
霍芬海姆二队 vs 费尔 预测
模型与市场门闸均已通过，可构成主推仓位。
主推下注
6.5/10
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。
共识 EV
+40.5%
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
11.5 pp
所选结果上，决策模型概率与去水市场概率之差。
可靠性
67/100 · 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 | 44.3% |
| 市场（去水） | 32.8% |
| 差异 | +11.5 pp |
市场对齐尚不明确
为何通过主推决策门闸
正面因素
- ✓决策模型概率高于市场预期决策模型 44.3% vs 市场 32.8%
- ✓风险调整后 EV 通过主推门槛（≥ +5.0%）+40.5%
- ✓明确方向性模型信号： 费尔
风险因素
- ✓无阻断主推的风险门闸
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)
- 48.6%
- 市场概率 (小)
- 32.9%
- 差值
- +15.7 pp
- 风险调整后 EV
- +1.4%
存在价值
总进球（模型）
双方进球（否）
- 倾向
- 否
- 模型概率
- 43.9%
- 市场概率
- 31.6%
- 差值
- +12.3 pp
- 风险调整后 EV
- -0.2%
无价值边
双方进球 是 56.1%
双方进球 否 43.9%
正确比分
- 最高概率比分
- 1-1
- 模型概率 (1-1)
- 11.9%
- 市场概率 (1-1)
- 11.1%
- 差值
- +0.8 pp
- 按市价 EV
- +7.1%
存在价值
模型 Top 5 比分
- 1-1 11.9%
- 0-1 10.1%
- 1-2 9.2%
- 0-2 7.8%
- 1-0 7.7%
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 2.1
-
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
主推下注
决策模型估计 费尔 为 44.3%，对比去水市场概率 32.8%。
决策摘要
- 决策模型认定 费尔 为价值侧（44.3%）
- 方向上无明确市场冲突
- 共识 EV、可靠度/执行与校准均通过主推门闸
行动
下注意前核对最优可成交赔率。
OddsGPT Decision Engine 2.5.0 · 仅供教育参考 · 非个性化投注建议
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