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.
Modellen har inget historiskt underlag för starter (antal tidigare relevanta lopp är noll) vilket gör bedömningen osäker trots tydliga interna rankningar.
Fältet är jämnt enligt modellen: Bailando noteras som favorit på kortast sammanvägda modellvärde och mest poäng i interna kategorier. Flera konkurrenter ligger mycket nära i modellens totalvärde, och det saknas historiska loppdata för samtliga vilket ökar osäkerheten. Postplaceringar och tränar-/förarrankningar ger Bailando och Maharani GB liten fördel.
Bailando toppar modellen med högsta sammanvägda modellvärde och starka interna rankningar för hastighet, tränare och kusk. Maharani GB ligger nära i totalvärde och får plus för samma förare/tränare samtidigt som post 6 kan öppna taktiska möjligheter. Halma Venus rankas som tredje med identiskt totalvärde som flera andra men något sämre baspoäng.
Bailando får högsta totalvärde tack vare toppplaceringar i hastighet, tränare- och förarrankning samt fördel i post 1. Maharani GB håller jämna steg via stark förarprofil och något högre baspoäng. Övriga (Halma Venus, Karabatic, Johnny Handsome, Valencia) delar identiska interna slutpoäng vilket placerar dem i klunga bakom de två ledande.
Rang inom startfältet för modellens viktigaste faktorer. 1 = bäst.
| Faktor | 1. Bailando (1) | 2. Maharani GB (6) | 3. Halma Venus (3) |
|---|---|---|---|
| Fartsrank | 1 | 1 | 1 |
| Formrank | 1 | 1 | 1 |
| Distansrank | 1 | 1 | 1 |
| Kuskrank | 1 | 2 | 3 |
| Tränarrank | 1 | 1 | 1 |
| Stabilitetsrank | 1 | 1 | 1 |
| Underlag | 0 lopp | 0 lopp | 0 lopp |
| Startspår | 1 | 6 | 3 |
Modellen visar stora skillnader mellan sin bedömning och marknadens prissättning: Bailando har modellens högsta segerchans medan marknadens sannolikhet saknas i form av oddsdata (implied probability är satt till teknisk standardvärde). Det innebär att uppgiftsfältet innehåller indikationer på stort spelvärde enligt modellen, men faktiska odds måste hämtas externt för att kvantifiera värdet.
Modellen bedömer tryggheten som låg eftersom antal tidigare relevanta lopp är noll för samtliga hästar; däremot är interna rankningar konsekventa och skiljer ut Bailando och Maharani GB. Utan verkliga historiska prestationer påverkas tilltron till rangordningen negativt.
Modellen pekar ut Bailando som ledande och Maharani GB som närmaste utmanare; därefter följer en klunga med likartade interna värden. Eftersom historiken saknas är detta en hypotetisk rangordning baserad på interna indikatorer och bör tolkas med försiktighet tills marknadsodds och tidigare resultat kan verifieras.
| Rank | Nr | Häst | Marknad % | Modell % | Edge % | Kusk | Tränare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | Bailando | 1.0% | 17.7% | +16.7% | Jaap van Rijn | Roman Matzky |
| 2 | 6 | Maharani GB | 1.0% | 17.0% | +16.0% | Thorsten Tietz | Thorsten Tietz |
| 3 | 3 | Halma Venus | 1.0% | 16.3% | +15.3% | Michael Hönemann | Bianca Meyer |
| 4 | 5 | Karabatic | 1.0% | 16.3% | +15.3% | Bernd Schrödl | Bernd Schrödl |
| 5 | 4 | Johnny Handsome | 1.0% | 16.3% | +15.3% | Dennis Spangenberg | Dennis Spangenberg |
| 6 | 2 | Valencia | 1.0% | 16.3% | +15.3% | Roberto Vecchione | Holger Ehlert |
Three-Wide bygger en publik runt trav, spelvägar och datadrivna loppsidor. Den här ytan är reserverad för kommande annonsörer.
