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.
Majoriteten av fältet (8 av 10) saknar historik i datasetet vilket sänker tryggheten, men topp två har tydligt bättre sammanvägt modellvärde och fler stabila signaler.
Två hästar står ut: Global Honesty har bästa sammanvägda modellvärde med starka hastighets- och stall-/körsignalvärden, medan Jasmin Gaagaa är tvåa i modellen men marknaden prissatt betydligt annorlunda. Övriga nio startande har tunt historiskt underlag vilket gör loppbilden osäker.
Global Honesty: ledande i modellen med bäst hastighet, stall- och körsignal. Jasmin Gaagaa: näst bäst i modellvärde och ger högt relativt spelvärde då marknaden prissatt henne mycket lägre. Frozen Assets: tredje i modellen men saknar historik, vilket gör bedömningen osäker.
Global Honesty toppar på grund av lågt sammanvägt modellvärde, hög hastighetsprofil och starka tränar-/körsignaler i kombination med relevant historik. Jasmin Gaagaa har näst bästa värde i modellen men mycket hög differens mellan modellens bedömda vinstchans och marknadens prissättning. Resterande hästar ligger längre ner främst på grund av frånvaro av historik och lägre stabilitetssignal.
Rang inom startfältet för modellens viktigaste faktorer. 1 = bäst.
| Faktor | 1. Global Honesty (1) | 2. Jasmin Gaagaa (10) |
|---|---|---|
| Fartsrank | 1 | 2 |
| Formrank | 1 | 2 |
| Distansrank | 1 | 1 |
| Kuskrank | 1 | 4 |
| Tränarrank | 1 | 8 |
| Stabilitetsrank | 1 | 1 |
| Underlag | 1 lopp | 1 lopp |
| Startspår | 1 | 10 |
Marknaden visar hög implicit favoritskap för Global Honesty medan modellen ger henne klar ledning men lägre vinsttrolig än marknadens pris (marknaden värderar högre). Jasmin Gaagaa visar tydligt värde: modellen ger relativt hög vinstchans medan marknadens prissättning är avsevärt lägre, vilket gör henne till loppets mest intressanta värdeprofil. För övriga saknas konsekvent edge i data.
Modellen bedömer tryggheten som medelhög: Global Honesty och Jasmin Gaagaa har historik och stabila signaler, men 8 av 10 saknar relevant historik i datasetet vilket minskar den övergripande precisionen.
Global Honesty är modellens ledare tack vare överlägset sammanvägt modellvärde och starka hastighets- och stall-/körsignaler. Jasmin Gaagaa framstår som loppets mest intressanta värdeprofil eftersom marknaden prissatt henne klart lägre än modellens bedömning. Övriga hästar har tunt historiskt underlag och ger därmed låg till ingen styrka i modellen.
| Rank | Nr | Häst | Marknad % | Modell % | Edge % | Kusk | Tränare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | Global Honesty | 48.5% | 31.5% | -17.0% | Rikard N Skoglund | Jörgen Westholm |
| 2 | 10 | Jasmin Gaagaa | 1.0% | 15.9% | +14.9% | Ulf Ohlsson | Sofie Unger |
| 3 | 8 | Frozen Assets | 3.9% | 7.2% | +3.3% | Fredrik Plassen | Mikael Cedergren |
| 4 | 6 | Naranja Mearas | 14.7% | 6.7% | -8.0% | Daniel Wäjersten | Daniel Wäjersten |
| 5 | 9 | Monster Woodland | 7.7% | 6.6% | -1.0% | Linus Lönn | Zandra Karismaa |
| 6 | 2 | Hambras Bianca | 5.5% | 6.5% | +1.0% | Johan Brandel | Johan Brandel |
| 7 | 4 | Illiana Eagra | 3.7% | 6.5% | +2.8% | Marcus Lilius | Johan Brandel |
| 8 | 3 | The Young Duke | 8.5% | 6.5% | -2.1% | Tomas Pettersson | Tomas Pettersson |
| 9 | 7 | Love You Creation | 5.1% | 6.4% | +1.2% | Janne Soronen | Katja Melkko |
| 10 | 5 | L.A.'sBlackMillion | 19.3% | 6.1% | -13.2% | Mats E Djuse | Jan-Olov Persson |
Three-Wide bygger en publik runt trav, spelvägar och datadrivna loppsidor. Den här ytan är reserverad för kommande annonsörer.
