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2. Bundesliga
Germany · 36 partidos en los próximos 30 días
Media de goles
3,31
Más de 1,5
76 %
Más de 2,5
65 %
BLS
63 %
Resultado del partido 1 / X / 2
39
28
33
Progreso de la temporada
18 %
54 de 306 partidos jugados · temporada 2026/27
| Partido | Cuotas 1X2 | Modelo % | xGoles | PPG L10 |
Dif. goles L10 |
Goles/partido L10 |
xG L10 |
xG-diff L10 |
Valor |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
sábado 10. octubre
9
|
|||||||||
|
10. oct.
13:30
Hertha
Greuther Furth
|
– | – | – | 2,2 1,2 |
+5 +1 |
3,7 2,9 |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
Nurnberg
Wolfsburg
|
– | – | – | 2,2 1,6 |
+13 +8 |
3,5 3,6 |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
Bochum
Bielefeld
|
– | – | – | 1,5 1,0 |
+1 +1 |
2,1 3,7 |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
Magdeburg
Hannover
|
– | – | – | 1,9 1,3 |
+8 +6 |
3,0 4,0 |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
Heidenheim
Kaiserslautern
|
– | – | – | 1,7 2,0 |
-1 +5 |
4,5 1,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
Darmstadt
Cottbus
|
– | – | – | 0,8 – |
-10 – |
2,8 – |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
St Pauli
Karlsruhe
|
– | – | – | 0,7 1,2 |
-6 -5 |
2,8 3,1 |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
Braunschweig
Holstein Kiel
|
– | – | – | 0,7 1,0 |
-5 -2 |
3,7 2,8 |
🔒 | 🔒 | – |
|
10. oct.
13:30
Osnabruck
Dresden
|
– | – | – | – 1,3 |
– +1 |
– 3,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
sábado 17. octubre
9
|
|||||||||
|
17. oct.
13:30
Wolfsburg
Heidenheim
|
– | – | – | 1,6 1,7 |
+8 -1 |
3,6 4,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Hannover
St Pauli
|
– | – | – | 1,3 0,7 |
+6 -6 |
4,0 2,8 |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Greuther Furth
Braunschweig
|
– | – | – | 1,2 0,7 |
+1 -5 |
2,9 3,7 |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Dresden
Magdeburg
|
– | – | – | 1,3 1,9 |
+1 +8 |
3,5 3,0 |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Bielefeld
Osnabruck
|
– | – | – | 1,0 – |
+1 – |
3,7 – |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Holstein Kiel
Hertha
|
– | – | – | 1,0 2,2 |
-2 +5 |
2,8 3,7 |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Kaiserslautern
Bochum
|
– | – | – | 2,0 1,5 |
+5 +1 |
1,5 2,1 |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Karlsruhe
Darmstadt
|
– | – | – | 1,2 0,8 |
-5 -10 |
3,1 2,8 |
🔒 | 🔒 | – |
|
17. oct.
13:30
Cottbus
Nurnberg
|
– | – | – | – 2,2 |
– +13 |
– 3,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
sábado 24. octubre
9
|
|||||||||
|
24. oct.
13:30
Hertha
Bielefeld
|
– | – | – | 2,2 1,0 |
+5 +1 |
3,7 3,7 |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Nurnberg
Kaiserslautern
|
– | – | – | 2,2 2,0 |
+13 +5 |
3,5 1,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Bochum
Wolfsburg
|
– | – | – | 1,5 1,6 |
+1 +8 |
2,1 3,6 |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Magdeburg
Karlsruhe
|
– | – | – | 1,9 1,2 |
+8 -5 |
3,0 3,1 |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Heidenheim
Cottbus
|
– | – | – | 1,7 – |
-1 – |
4,5 – |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Darmstadt
St Pauli
|
– | – | – | 0,8 0,7 |
-10 -6 |
2,8 2,8 |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Holstein Kiel
Dresden
|
– | – | – | 1,0 1,3 |
-2 +1 |
2,8 3,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Braunschweig
Hannover
|
– | – | – | 0,7 1,3 |
-5 +6 |
3,7 4,0 |
🔒 | 🔒 | – |
|
24. oct.
13:30
Osnabruck
Greuther Furth
|
– | – | – | – 1,2 |
– +1 |
– 2,9 |
🔒 | 🔒 | – |
|
sábado 31. octubre
9
|
|||||||||
|
31. oct.
13:30
Wolfsburg
Osnabruck
|
– | – | – | 1,6 – |
+8 – |
3,6 – |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
Hannover
Dresden
|
– | – | – | 1,3 1,3 |
+6 +1 |
4,0 3,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
Greuther Furth
Holstein Kiel
|
– | – | – | 1,2 1,0 |
+1 -2 |
2,9 2,8 |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
Darmstadt
Magdeburg
|
– | – | – | 0,8 1,9 |
-10 +8 |
2,8 3,0 |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
St Pauli
Nurnberg
|
– | – | – | 0,7 2,2 |
-6 +13 |
2,8 3,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
Bielefeld
Braunschweig
|
– | – | – | 1,0 0,7 |
+1 -5 |
3,7 3,7 |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
Kaiserslautern
Hertha
|
– | – | – | 2,0 2,2 |
+5 +5 |
1,5 3,7 |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
Karlsruhe
Heidenheim
|
– | – | – | 1,2 1,7 |
-5 -1 |
3,1 4,5 |
🔒 | 🔒 | – |
|
31. oct.
13:30
Cottbus
Bochum
|
– | – | – | – 1,5 |
– +1 |
– 2,1 |
🔒 | 🔒 | – |
General
Ventana estadística
Número de últimos partidos considerados en las columnas de pts/partido, dif. goles, goles/partido y xG.
Filtros del modelo Pro
🔒 Lås opp med Pro
Probabilidad del favorito (modelo)
0%
Mín. de goles esperados
0
Máximo de goles esperados
6
Mín. ambos equipos marcan
0%
Mín. edge de valor
0%
Todas las cifras son estimaciones estadísticas de nuestro modelo. La columna Valor muestra la mayor desviación del modelo respecto a las cuotas — el historial muestra que el mercado suele tener razón cuando la desviación es grande. Haz clic en una fila para el análisis completo del partido.