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.
Endast en häst har relevant historik medan övriga åtta saknar tidigare lopp i underlaget, vilket begränsar stabiliteten i prognosen.
Modellen pekar tydligt på Mighty Meerswal som klart starkast baserat på sammanvägt modellvärde och historik; övriga nio starter har i praktiken tunt eller inget historiskt underlag i datan. Startfältet präglas av nykomlingar där positioner och kusk/tränarrankningar väger tungt i bedömningen.
Mighty Meerswal (nr 9) toppar med lägst sammanvägda modellvärde och bästa historiska underlag. Kaiserslautern (6) och Kingo Gardenia (7) följer som främsta utmanare baserat på kusk/tränarpoäng och relativt låga basvärden trots saknad historik. Bland övriga sticker Go Behind Me (3) ut som en potentiell värdeprofil i marknaden tack vare oddsavvikelse.
Modellen ser tydligt värde i Mighty Meerswal: modellens bedömda vinstchans överstiger marknadens prissättning och edge är positiv. Go Behind Me visar också en positiv avvikelse mot odds, medan flera av toppfavoriterna enligt marknaden verkar spelade högre än modellens bedömning.
Modellen bedömer tryggheten som medelhög: Mighty Meerswal har ett konkret historiskt underlag vilket höjer tillförlitligheten för toppvalet, men att 8 av 9 saknar historik ger osäkerhet i marginalerna och minskar prognosstyrkan för övriga placeringar.
Mighty Meerswal framstår som klarast i modellen tack vare lägre modellvärde och verklig historik; Kaiserslautern och Kingo Gardenia bedöms som närmaste utmanare baserat på kusk/tränarprofiler. Generellt är loppet osäkert eftersom majoriteten av fältet saknar relevanta tidigare lopp i underlaget.
Mighty Meerswal får högsta placering tack vare lägst sammanvägda modellvärde, bästa hastighets- och stabilitetsrankning samt konkret historik i underlaget. Kaiserslautern och Kingo Gardenia får respektive placeringar främst av starka kusk-/tränarrankningar och låga basvärden trots noll tidigare lopp i datan.
Rang inom startfältet för modellens viktigaste faktorer. 1 = bäst.
| Faktor | 1. Mighty Meerswal (9) | 2. Kaiserslautern (6) | 3. Kingo Gardenia (7) |
|---|---|---|---|
| Fartsrank | 1 | 2 | 2 |
| Formrank | 1 | 1 | 1 |
| Distansrank | 1 | 1 | 1 |
| Kuskrank | 1 | 2 | 3 |
| Tränarrank | 1 | 2 | 3 |
| Stabilitetsrank | 1 | 2 | 2 |
| Underlag | 1 lopp | 0 lopp | 0 lopp |
| Startspår | 3 | 2 | 1 |
| Rank | Nr | Häst | Marknad % | Modell % | Edge % | Kusk | Tränare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 9 | Mighty Meerswal | 16.2% | 26.1% | +9.9% | Bøje Laursen | Frank Kjelde |
| 2 | 6 | Kaiserslautern | 16.8% | 10.4% | -6.3% | Dennis Kristiansen | Marc Bæk Nielsen |
| 3 | 7 | Kingo Gardenia | 17.5% | 10.4% | -7.1% | Martin Andreasen | Martin Andreasen |
| 4 | 1 | L'anza | 27.0% | 9.2% | -17.7% | Heidi Vægter Lønborg | Henrik Lønborg |
| 5 | 4 | Kylo S M | 15.4% | 9.1% | -6.3% | Rune Bach Mortensen | Rune Bach Mortensen |
| 6 | 3 | Go Behind Me | 2.1% | 9.1% | +7.0% | Poul Søgaard | Poul Søgaard |
| 7 | 2 | Tigrettehackstable | 4.0% | 8.6% | +4.6% | Kristian Juul | Ditte Bundgård |
| 8 | 8 | Kingston K | 21.5% | 8.6% | -12.9% | Lars Munk | Lars Munk |
| 9 | 5 | Junker Ege | 4.9% | 8.5% | +3.6% | Mette Rohbach Bonde | Mette Rohbach Bonde |
Three-Wide bygger en publik runt trav, spelvägar och datadrivna loppsidor. Den här ytan är reserverad för kommande annonsörer.
