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市場インプライド・プライシング vs Aestus精算確率
プライマリ構成
市場
63.8%
Aestus
66.0%
AIモデル予測確率と市場インプライド・プライシング換算確率の絶対偏差。偏差が大きいほど、市場コンセンサスに対するデータ乖離価値が高くなります。
+2.2%
セカンダリ構成
市場
—
Aestus
35.0%
AIモデル予測確率と市場インプライド・プライシング換算確率の絶対偏差。偏差が大きいほど、市場コンセンサスに対するデータ乖離価値が高くなります。
—
試合結果方向
市場
39.4%
Aestus
38.7%
AIモデル予測確率と市場インプライド・プライシング換算確率の絶対偏差。偏差が大きいほど、市場コンセンサスに対するデータ乖離価値が高くなります。
-0.7%
女子アルゼンチン・プリメーラA · 2026-07-27 22:58
· Aestus
フェロカリ女子サッカーチーム vs タイネス女子サッカーチーム
フェロカリ女子サッカーチーム vs タイネス女子サッカーチーム
コアセットアップ[2.5]は問題なく、守備はアウェイ[0]で優先され、モデルは0-1の低得点アウェイ勝利と推定されています。
プライマリ構成
[2.5] Under
✓
セカンダリ構成
ゲスト[0]
—
試合結果方向
アウェイ勝利
✗
ゴールオーバー/アンダー
[2.5] アンダー
✓
◎
市場参考プライシング
🔒
主客和
ホーム勝利プライシング
3.1
市場インプライド 32.3%
引き分けプライシング
2.7
市場インプライド 37.0%
アウェイ勝利プライシング
2.22
市場インプライド 45.0%
半場主客和
ホーム勝利プライシング
4.0
市場インプライド 25.0%
引き分けプライシング
1.75
市場インプライド 57.1%
アウェイ勝利プライシング
3.0
市場インプライド 33.3%
讓球主客和
主[+1]
1.51
市場インプライド 66.2%
客[+1]
1.27
市場インプライド 78.7%
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ハーフタイム主客分確率
市場インプライド・プライシング vs Aestus精算確率
AIモデル予測確率と市場インプライド・プライシング換算確率の絶対偏差。偏差が大きいほど、市場コンセンサスに対するデータ乖離価値が高くなります。
| ディメンション |
市場インプライド % |
Aestus精算 % |
精算プレミアム率 |
市場構成推奨
本プラットフォームの資産ウェイト配分指標は、FPLドリームリーグの仮想ポイント配分および統計確率研究のみを目的としており、実際の金融資産への投資助言を構成するものではありません。
本コンテンツは機械翻訳で参考用です。繁体中文版が正式版です。
詳細な分析
- 市場システムと確率の構造: この女子アルゼンチン リーグ A では、市場から抽出した後の勝ち、引き分け、負けの確率は次のとおりです: ホームでの勝利は 28.2%、引き分けで 32.4%、アウェイでの勝利は 39.4%。同点の確率は 32% を超え、一方通行の最高勝率はわずか約 39.4% (52% のしきい値未満) であり、市場が直接的かつ盲目的な Win-Win 方向を支持していないことを示しています。
- ビッグボールとウェーブ胆汁の傾向: データプレミアムベースラインは 2.5 ボールに設定されており、ハイゾーン (ビッグボール) の価格は 2.55 と高く、ローゾーン (ファインボール) は 1.45 と低く、ファインボールの確率が 65% 以上も高いことを意味します。上位 3 つの人気スコア (0:1、1:1、0:0) と相まって、このゲームが低スコアで膠着状態になる可能性が高いことを示しています。
- 戦術と資産配分: 高い引き分けリスクに対応して、コア構成はホームアンドアウェイおよび 3 ウェイ セットを回避し、総ゴール数 [2.5] が優先されます。守備アセットは ハンディキャップ (アジアン ハンディキャップ) アウェイ [0] を使用し、ドロー返金メカニズムを使用してドロー リスクの 32.4% をフィルターします。
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