Den här platsen är reserverad för framtida annonsering och partnerskap inom trav, sport och datadriven analys.
Datadriven loppanalys med ranking, spelvärde och tydliga förklaringar för detta lopp.
Toppkandidaterna har flera relevanta datapunkter och differentierade poäng; däremot är många startande utan historik vilket sänker den övergripande tryggheten.
Modellen ser ett tydligt toppskikt bestående av Hambo, Go To Goal Skov och Gaston baserat på lägsta sammanvägda modellvärde och högst bedömd segerchans. Bakre delen av fältet består till stora delar av hästar utan tidigare relevant historik, vilket gör loppet ojämnt och ökar osäkerheten bakom topptrion.
Hambo (nr 14) är modellens favorit med lägst sammanvägda modellvärde, starka prestationer i tidigare lopp och hög bedömd segerchans trots höga odds. Go To Goal Skov (nr 12) följer tätt tack vare bra form och stabilitet i data. Gaston (nr 10) har tredje bästa värdet med rimlig balans mellan snabbhet och formbetyg.
Hambo leder genom stark kombination av bästa snabbhetsrankning, lägsta sammanvägda modellvärde och två relevanta lopp i underlaget. Go To Goal Skov får högt värde för stabilitet och förar-/tränarpoäng trots något tunnare historik. Gaston hamnar trea då den har god hastighet och rimliga tidigare prestationer men något sämre totalpoäng än de två främsta.
Rang inom startfältet för modellens viktigaste faktorer. 1 = bäst.
| Faktor | 1. Hambo (14) | 2. Go To Goal Skov (12) | 3. Gaston (10) |
|---|---|---|---|
| Fartsrank | 1 | 2 | 3 |
| Formrank | 1 | 1 | 1 |
| Distansrank | 2 | 2 | 2 |
| Kuskrank | 7 | 3 | 5 |
| Tränarrank | 4 | 3 | 7 |
| Stabilitetsrank | 4 | 1 | 3 |
| Underlag | 2 lopp | 1 lopp | 2 lopp |
| Startspår | 3 | 1 | 2 |
Marknaden prisar Hambo och Go To Goal Skov mycket hårt (mycket högre odds än modellens bedömning), vilket ger stora värdeskiller; Gastons marknadspris ligger närmare modellens bedömning. För flera hästar saknas oddsdata eller historik, vilket gör värdebedömningen osäker för resterande fältet.
Modellen bedömer tryggheten som medelhög: toppkandidaterna har flera stabila datapunkter och differentierade poäng, men många startande har inget eller mycket tunt historiskt underlag vilket drar ner den övergripande säkerheten.
Modellen pekar ut Hambo, Go To Goal Skov och Gaston som mest relevanta; Hambo har lägsta sammanvägda modellvärde och den största avvikelsen mot marknadens prissättning. Eftersom flera konkurrenter saknar historik är modellen medelhögt säker på sin topptrio men mindre säker på exakt placering längre ner i fältet.
| Rank | Nr | Häst | Marknad % | Modell % | Edge % | Kusk | Tränare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | Hambo | 1.2% | 17.4% | +16.2% | Noah Aarup Hyldborg | Pauli Andersen |
| 2 | 12 | Go To Goal Skov | 1.7% | 15.7% | +14.0% | Jesper L. Larsen | Michael Batsberg |
| 3 | 10 | Gaston | 9.0% | 14.0% | +5.0% | Maria Olsen | Jacob Christiansen |
| 4 | 8 | Flying Shadow | 9.3% | 9.5% | +0.2% | Jacob Christiansen | Jacob Christiansen |
| 5 | 11 | Daniella Gardenia | 7.0% | 4.8% | -2.2% | Martin Andreasen | Martin Andreasen |
| 6 | 13 | Fakir de Beauvalet | 2.8% | 4.6% | +1.8% | Karina Madsen | Karina Madsen |
| 7 | 6 | Arkibal Tamsen | 13.2% | 4.4% | -8.8% | Jonas Urth Pedersen | Viktor Larsen |
| 8 | 3 | Ghina D Sleipner | 36.8% | 4.3% | -32.4% | Casper Jensen | Kaj Jensen |
| 9 | 2 | Gentina | 22.3% | 4.3% | -18.0% | Mike Damberg | Kaj Jensen |
| 10 | 9 | Mellby Howlit | 0.9% | 4.3% | +3.3% | Lars Vesterlund | Lars Vesterlund |
| 11 | 4 | Alltherightmoves | 4.6% | 4.3% | -0.3% | Kjell Nielsen | Kjell Nielsen |
| 12 | 1 | Fastandfurious P H | 12.0% | 4.3% | -7.8% | Nils Abild | Nils Abild |
| 13 | 5 | Celine Rush | 4.3% | 4.2% | -0.1% | Søren Klitgaard | Rikke Pedersen |
| 14 | 7 | Cjela Nordal | — | 4.0% | — | Freja Klitgaard | Freja Klitgaard |
Three-Wide bygger en publik runt trav, spelvägar och datadrivna loppsidor. Den här ytan är reserverad för kommande annonsörer.
