Katarzyna Kawa x Belinda Bencic

WTA Ningbo - Hard · Quadra dura · melhor de 3 sets · 22/10/2026 03:30

Como ler esta tela — para quem está começando

Esta página mostra o que a casa acha (odds), o que o modelo acha (probabilidades e games esperados) e onde os dois discordam (os picks). Abaixo, a mesa de analistas de IA discute o jogo.

Mercado devigado: a chance de cada jogador segundo a casa, já tirando a margem dela. É a referência.
Games esperados: quantos games o modelo projeta para o jogo inteiro — compare com a linha de "Mais de / Menos de".
Elo: ranking interno do site. Se estiver marcado como pouco confiável, o modelo não opina sobre o vencedor — sobra só a inconsistência entre mercados.
Picks: as apostas com valor neste jogo (mesma leitura da tela /picks). Sem picks = o modelo não achou valor = passar é a recomendação.
Mesa de analistas: 7 papéis de IA com dados separados; o moderador fecha com operar ou passar. "Passar" é veredito válido.
Os avisos amarelos (margem alta, Elo pouco confiável, sem estatística de saque) são o sistema dizendo onde é fraco — leve a sério.

Guia completo (5 min)

Probabilidades margem da casa 7,95%

Origem	Katarzyna Kawa	Belinda Bencic	o que é
Mercado (sem margem)	13,8%	86,2%	odds da casa com a margem removida
Nosso Elo	50,0%	50,0%	1.500 vs 1.500 amostra curta
Usada nos picks	13,8%	86,2%	peso do nosso modelo: 0%

Por que o peso do nosso modelo é baixo: em ATP/WTA o mercado de vencedor é eficiente. Nosso edge principal não é discordar do favorito — é achar inconsistência entre mercados do mesmo jogo. Quando o Elo tem amostra curta, o peso vai a zero.

Projeção do modelo

Games esperados: 22,30
Saque mantido — Katarzyna Kawa: 55,9%
Saque mantido — Belinda Bencic: 74,9%
Ponto no saque (est.): 0,565 / 0,565

Placar em sets (probabilidade)

2-1

8,4%

2-0

5,5%

1-2

27,4%

0-2

58,7%

Sem estatística de saque por jogador: usando a média do circuito na superfície. Total de games e handicap ficam menos precisos.

Onde o modelo vê valor 4 oportunidade(s)

Mercado	Seleção	Odd	Odd mín.	Prob. justa	EV	Stake	Fonte do edge
Total de games	Mais de 19.5 games	2,27	1,70	59,0%	+33,9%	3,00%	inconsistência do mercado
A odd 2.27 implica 44.1% para "Mais de 19.5 games". Partindo da probabilidade que o PRÓPRIO mercado dá ao vencedor (Katarzyna Kawa: 13.8%) e do nível de saque estimado (0.565 + 0.565), o modelo projeta 22.3 games em média e chega a 59.0% para essa mesma seleção. A casa está discordando de si mesma entre dois mercados do mesmo jogo — EV +33.9%.
Handicap de games	Katarzyna Kawa +5.5 games	2,33	1,75	57,2%	+33,3%	3,00%	inconsistência do mercado
A odd 2.33 implica 42.9% para "Katarzyna Kawa +5.5 games". Partindo da probabilidade que o PRÓPRIO mercado dá ao vencedor (Katarzyna Kawa: 13.8%) e do nível de saque estimado (0.565 + 0.565), o modelo projeta 22.3 games em média e chega a 57.2% para essa mesma seleção. A casa está discordando de si mesma entre dois mercados do mesmo jogo — EV +33.3%.
Handicap de sets	Katarzyna Kawa +1.5 sets	2,95	2,42	41,3%	+21,8%	2,79%	inconsistência do mercado
A odd 2.95 implica 33.9% para "Katarzyna Kawa +1.5 sets". Partindo da probabilidade que o PRÓPRIO mercado dá ao vencedor (Katarzyna Kawa: 13.8%) e do nível de saque estimado (0.565 + 0.565), o modelo projeta 22.3 games em média e chega a 41.3% para essa mesma seleção. A casa está discordando de si mesma entre dois mercados do mesmo jogo — EV +21.7%.
Placar em sets	Placar 1-2	4,10	3,64	27,4%	+12,5%	1,01%	inconsistência do mercado
A odd 4.10 implica 24.4% para "Placar 1-2". Partindo da probabilidade que o PRÓPRIO mercado dá ao vencedor (Katarzyna Kawa: 13.8%) e do nível de saque estimado (0.565 + 0.565), o modelo projeta 22.3 games em média e chega a 27.4% para essa mesma seleção. A casa está discordando de si mesma entre dois mercados do mesmo jogo — EV +12.5%.

Stake é Kelly fracionado (1/4) sobre a banca. Odd mínima é o preço abaixo do qual o pick deixa de ter valor — se a linha cair, não entre.

Mesa de analistas

Seis analistas discutem este jogo — cada um recebendo um recorte diferente dos dados (números do modelo, superfície, calendário, movimento de linha), mais um cético que ataca a tese e um moderador que fecha.

Custa 7 chamadas de IA e fica em cache até a linha se mover mais de 8%.