Modellen har full historik för majoriteten men två startande saknar historik; spridningen i beräknad segerchans är måttlig.
Den här platsen är reserverad för framtida annonsering och partnerskap inom trav, sport och datadriven analys.
Farjestad 2026-06-08 lopp 10
Datadriven loppanalys med ranking, spelvärde och tydliga förklaringar för detta lopp.
Snabbvägar från loppet
Kort läsning av loppet
Loppanalys
Loppbild
Tätt lopp där de fyra högst rankade ligger nära i modellens totalvärde. Modellen favoriserar Järvsö Karin tack vare bästa kombinationen av snabbhet och stabilitet, men flera hästar (särskilt två utan historik) försvårar säkerhetsbedömningen.
Hetaste buden
Järvsö Karin (snabbaste hastighetsrankningen och stark stabilitet) och Mjölner Tordis (nära i totalvärde, bäst i modellens värdelista) är framträdande. Mjölner Jördis och Maj Mollyn utgör nästa intervall; skillnaderna i modellens totalvärde är små men tydliga.
Därför rankar modellen så
Järvsö Karin får högst sammanvägda modellvärde tack vare topprankad snabbhet, låg prestationsspridning och bra positionsform. Mjölner Tordis lyfts av bra form och relativt högt basvärde vilket ger spelvärdesindikationen. Mjölner Jördis har bäst positionell historik men något sämre stabilitet; Maj Mollyn gynnas av tränarförhållanden men tappar något i hastighetsrank.
Rang inom startfältet för modellens viktigaste faktorer. 1 = bäst.
| Faktor | 1. Järvsö Karin (8) |
|---|---|
| Fartsrank | 1 |
| Formrank | 5 |
| Distansrank | 4 |
| Kuskrank | 3 |
| Tränarrank | 6 |
| Stabilitetsrank | 2 |
| Underlag | 3 lopp |
| Startspår | 2 |
Spelvärde
Modellen ser störst värde i Mjölner Tordis (modellens bedömda segerchans betydligt högre än marknadens prissättning). Järvsö Karin är favorit i modellen men marknaden prissätter något högre; där finns inget uppenbart värde. För två hästar saknas oddsdata i modellunderlaget, vilket minskar möjligheten att bedöma spelvärde för dem.
Trygghet i loppet
Modellen bedömer tryggheten som medelhög: de flesta startande har tre relevanta lopp (stabilt underlag), men två saknar historik och en har svag historik, vilket dämpar helhetslitaren.
Slutsats
Modellen placerar Järvsö Karin i topp på grund av snabbhet och stabilitet, men Mjölner Tordis framstår som den mest intressanta ur värdesynpunkt gentemot marknaden. Övriga toppfyra är nära och kräver löpning; två startande saknar historik vilket ökar osäkerheten.
Ranking och sannolikhet
| Rank | Nr | Häst | Marknad % | Modell % | Edge % | Kusk | Tränare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 8 | Järvsö Karin | 19.3% | 15.6% | -3.7% | Björn Goop | Nicklas Sundqwist |
| 2 | 11 | Mjölner Tordis | 1.8% | 14.0% | +12.1% | Ole-Christian Kjenner | Ole-Christian Kjenner |
| 3 | 2 | Mjölner Jördis | 20.8% | 13.7% | -7.1% | Sindre Skjölås | Maren Snopestad Jensen |
| 4 | 9 | Maj Mollyn | 11.5% | 12.6% | +1.2% | Magnus Jakobsson | Magnus Jakobsson |
| 5 | 3 | Kvick Revy R.F. | 19.3% | 11.9% | -7.3% | Paw Mahony | John Ö Jensen |
| 6 | 5 | Dine Lotta | 3.0% | 8.2% | +5.1% | Gunnar Kylén | Gunnar Kylén |
| 7 | 6 | Bessa A.C. | 6.5% | 7.6% | +1.1% | Isabella Jansson Wiklund | Anna Nordlund |
| 8 | 10 | Lysjö Wilma | 1.5% | 7.2% | +5.7% | Kristina Larsson | Kristina Larsson |
| 9 | 7 | Björnemyr Klara | 1.9% | 5.5% | +3.6% | Gunnar Austevoll | Monica Mathiesen |
| 10 | 1 | Teknopuma | 16.0% | 1.9% | -14.1% | Kajsa Frick | Kajsa Frick |
| 11 | 4 | Tora Viola | 16.3% | 1.8% | -14.4% | Adam Ivarsson | Sarah Stengård |
Three-Wide bygger en publik runt trav, spelvägar och datadrivna loppsidor. Den här ytan är reserverad för kommande annonsörer.
