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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
59.9%
Aestus
62.0%
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。
+2.1%
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
46.6%
Aestus
42.6%
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。
-3.9%
女子アルゼンチン・プリメーラA · 2026-07-28 01:58
· Aestus
セントルイス女子フットボールチーム vs ニューウェルのかつての女子チーム
セントルイス女子フットボールチーム vs ニューウェルのかつての女子チーム
推奨される構成は[2.5]のファインメントで、2番目の選択肢はドローやスイングのリスクを防ぐためにハンディキャップの「ホーム[0]」です
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
1.88
市場インプライド 53.2%
引き分けプライシング
2.97
市場インプライド 33.7%
アウェイ勝利プライシング
3.65
市場インプライド 27.4%
半場主客和
ホーム勝利プライシング
2.53
市場インプライド 39.5%
引き分けプライシング
1.87
市場インプライド 53.5%
アウェイ勝利プライシング
4.5
市場インプライド 22.2%
讓球主客和
客[+1]
1.72
市場インプライド 58.1%
主[-2]
8.75
市場インプライド 11.4%
客[+2]
1.18
市場インプライド 84.7%
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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
戦術的および市場価格のバイアス評価:
このアルゼンチン女子リーグ A の試合では、セントルイス女子フットボール チームがホームでニューウェルズ オールドスクール女子フットボール チームと対戦します。市場の暗黙の確率構造 (ホーム勝利 46.6% | 引き分け 29.5% | アウェイ勝利 24.0%) から判断すると、ホームチームには一定のハンディキャップの傾向がありますが、引き分けの確率は 29.5%** と高く、ホーム勝利は半分以下であり、市場がまだ両チームの結果に自信を持っていないことを示しています。
データの特性と資産配分ロジック:
- ローゾーンでのゴールの二極化: ゴールサイズ [2.5] のローゾーンの価格はわずか 1.54 であり、人気の上位 3 スコアはすべて低いスコア (1:0、1:1、0:0) でカバーされており、リーグ内の 2 チームの攻守のリズムが保守的な傾向があり、攻撃の精度が低いことを示しています。
- 勝敗方向の防御: リスク管理の赤い線によると、抽選確率が $\ge 28\%$ で、一方向の最大確率が $< 52\%$ の場合、ステアリング ホイール (ホストとゲスト) は最初のコア アセットとしては適していません。
- 最良の構成戦略: [2.5] ファインをコア基本市場として採用します。 2 番目の選択肢はアジアのハンディキャップ main[0] と一致し、タイ トレード メカニズムを使用してタイのリスクを防ぎ、ホームでの弱い無敗のアドバンテージを確保します。
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