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Nuestro pronosticador más rentable para este evento, MeisterYoda🥰⚽️ (clasificado en la posición 85 en ganancias generales), predice una ganancia de 0.48 al apostar 2 en Andreeva M./Shnaider D. (1.24) en el mercado Home Away. Por otro lado, killoso (clasificado en la posición 1408), da una recomendación con unas cuotas de 1.2 para Andreeva M./Shnaider D. (Home Away), apostando 10 para obtener una ganancia estimada de 2.0. El tercer pronosticador más rentable (1445 esta temporada), Outlier, estima obtener 1.9 de ganancia al apostar 10 en 1.19 para Andreeva M./Shnaider D. en el mercado Home Away.
Si confías más en el rendimiento que en las ganancias, MeisterYoda🥰⚽️ (con un rendimiento general de 1.23%) da una predicción para obtener 0.48 de ganancia apostando 2 en Andreeva M./Shnaider D. (1.24) en el mercado Home Away. Luego, está killoso con un rendimiento de -4.35%. Da una recomendación con una apuesta de 10 para Andreeva M./Shnaider D. (1.2) en el mercado Home Away. La ganancia estimada es de 2.0. Outlier (-6.78% de rendimiento) ha elegido 1.19 para Andreeva M./Shnaider D. en el mercado Home Away. Apostando 10, se obtendría una ganancia de 1.9 si la predicción es correcta.
¡Estos pronosticadores saben cómo encontrar las apuestas de mejor valor! Outlier, con un parámetro ODI de 3.48, apuesta 10 a unas cuotas de 1.19 para el resultado Andreeva M./Shnaider D. en el mercado Home Away. Podría generar una ganancia de 1.9. MeisterYoda🥰⚽️ (ODI: -2.3) apuesta para obtener un 0.48 de beneficio pronosticando 2 en Andreeva M./Shnaider D. (1.24) en Home Away apuesta. El tercer pronosticador en la clasificación general (ODI: -43.48), killoso, ha elegido Home Away al apostar 10 a cuotas de 1.2 para Andreeva M./Shnaider D., estimando un beneficio de 2.0.
¿Qué resultado predice la inteligencia artificial para el partido Aoyama S./Wang Y. vs Andreeva M./Shnaider D.? La IA calcula que el resultado más probable es una apuesta a Andreeva M./Shnaider D. en el mercado Home Away, con una cuota de 1.19 y una inversión de 10, recomendada por Outlier.
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