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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
65.7%
Aestus
68.0%
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。
+2.3%
セカンダリ構成
市場
—
Aestus
40.0%
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
38.9%
Aestus
38.0%
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。
-0.9%
女子アルゼンチン・プリメーラA · 2026-07-28 01:58
· Aestus
リトル・ボカ女子フットボール vs サン・ロレンソ・デ・アルマグロ(女性)
リトル・ボカ女子フットボール vs サン・ロレンソ・デ・アルマグロ(女性)
コアセットアップ[2.5]は問題なく、セカンダリーチョイスは主にフローディフェンス用[0]で、低得点の膠着状態になると予想されます
プライマリ構成
[2.5] Under
✗
セカンダリ構成
メイン[0]
—
試合結果方向
ホーム勝利
✗
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
2.25
市場インプライド 44.4%
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
3.05
市場インプライド 32.8%
半場主客和
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
1.71
市場インプライド 58.5%
アウェイ勝利プライシング
4.05
市場インプライド 24.7%
讓球主客和
客[+1]
1.49
市場インプライド 67.1%
主[+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
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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
この女子アルゼンチン リーグ A の試合では、リトル ブルガリア女子サッカー チームがホームで サン ロレンソ女子サッカー チームと対戦します。市場構造の価格設定によると、試合全体を差し引いた暗黙の勝率は、ホーム勝利 38.9%、引き分け 32.4%、アウェイ勝利 28.7% となります。引き分けの確率は 30% 以上で、ホーム勝利に絶対的な優位性はなく (インプライド オッズ 2.25)、両チーム間の全体的な戦力差が小さいことを示しています。
このゲームの最も重要なデータ構造は 低ゾーンにおける極端なゴール バイアスです: [2.5] 小さなゴール サイズ (2.5 未満) の価格は 1.40 (暗黙の確率が 70% を超える) と低く設定されていますが、高ゾーン マーケットでは 2.68 という高い割引が与えられます。市場の上位 3 つの高値は、それぞれ 1:0 (5.2)、0:0 (5.2)、1:1 です。 (5.5)、ハーフタイムスコアは 1.89 0:0 と低かった。これは、市場機関と市場ファンドがこのゲームの低スコアの行き詰まりについて高度な合意を持っていることを示しています。両チームは守備面での規律が強く、試合を打開する手段は比較的限られている。
引き分けのリスクが高く(32.4%)、ホーム勝利の確率が52%未満である条件では、ホームとゲストの直接配置とハンドルは危険です。したがって、割り当ては、最初に選択するアセットとしての低スコア [2.5] Fine に基づいており、引き分けのリスクを防ぐために Main[0] (ハンディキャップ ハンディキャップ) が追加されます。
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