Facundo Yunis x Michiel De Krom

WTT Masculino - Bol - Saibro · Saibro · melhor de 3 sets · 22/10/2026 06:05
Agenda
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 8,10%
Origem Facundo Yunis Michiel De Krom o que é
Mercado (sem margem) 37,9% 62,1% odds da casa com a margem removida
Nosso Elo 50,0% 50,0% 1.500 vs 1.500 amostra curta
Usada nos picks 37,9% 62,1% 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
24,58
Saque mantido — Facundo Yunis
68,9%
Saque mantido — Michiel De Krom
74,0%
Ponto no saque (est.)
0,590 / 0,590

Placar em sets (probabilidade)
2-1
20,4%
2-0
17,5%
1-2
28,3%
0-2
33,8%
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 3 oportunidade(s)
MercadoSeleção Odd Odd mín. Prob. justa EV Stake Fonte do edge
Total de games Mais de 22 games 2,10 1,66 60,4% +26,9% 3,00% inconsistência do mercado
A odd 2.10 implica 47.6% para "Mais de 22 games". Partindo da probabilidade que o PRÓPRIO mercado dá ao vencedor (Facundo Yunis: 37.9%) e do nível de saque estimado (0.590 + 0.590), o modelo projeta 24.58 games em média e chega a 60.4% para essa mesma seleção. A casa está discordando de si mesma entre dois mercados do mesmo jogo — EV +26.9%.
Handicap de games Facundo Yunis +4 games 1,67 1,48 67,5% +12,7% 3,00% inconsistência do mercado
A odd 1.67 implica 59.9% para "Facundo Yunis +4 games". Partindo da probabilidade que o PRÓPRIO mercado dá ao vencedor (Facundo Yunis: 37.9%) e do nível de saque estimado (0.590 + 0.590), o modelo projeta 24.58 games em média e chega a 67.5% para essa mesma seleção. A casa está discordando de si mesma entre dois mercados do mesmo jogo — EV +12.7%.
Handicap de sets Facundo Yunis +1.5 sets 1,66 1,51 66,2% +9,9% 3,00% inconsistência do mercado
A odd 1.66 implica 60.2% para "Facundo Yunis +1.5 sets". Partindo da probabilidade que o PRÓPRIO mercado dá ao vencedor (Facundo Yunis: 37.9%) e do nível de saque estimado (0.590 + 0.590), o modelo projeta 24.58 games em média e chega a 66.2% para essa mesma seleção. A casa está discordando de si mesma entre dois mercados do mesmo jogo — EV +9.9%.
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%.