Vi lovar edge på våra value-signaler, och det är rimligt att kunder och skeptiker vill se bevis. Från VM-start till och med den 4 juli 2026 samlade vår algoritm 1 027 signaler över 90 matcher. Det här inlägget är en genomgång av utfallet, inklusive de siffror som är starka och de som är svaga. Hela rådatan finns publicerad så att vem som helst kan validera enskilda signaler mot historiska odds.
Value betting under VM 2026: så gick det för systemet
Edge Analytics-teamet · 5 juli 2026 · 5 min lästid
Sammanfattning i siffror
Var systemet hamnade under VM
Systemet är kalibrerat mot en förväntad ROI någonstans mellan 5 och 6 procent över tid. Enskilda marknader kan tillfälligt över- eller underprestera det, men ju fler signaler modellen genererar, desto närmare den förväntade nivån hamnar utfallet.
Marknader som överpresterade förväntningarna:
- MONEYLINE. 91 signaler, 60,4 procent win rate, +12,32 procent ROI.
- CORNER_RACE. 79 signaler, 57,0 procent win rate, +8,31 procent ROI.
- CORNERS. 309 signaler, 53,1 procent win rate, +8,00 procent ROI.
Marknader nära baseline:
- HANDICAP. 103 signaler, 54,4 procent win rate, +5,16 procent ROI. Träffar mitt i den intervall vi räknar med.
Marknader som underpresterade förväntningarna:
- OVER_UNDER. 203 signaler, 53,7 procent win rate, +0,26 procent ROI. Statistiskt över noll men klart under baseline. Förväntat att röra sig upp mot 5 till 6 procent över tid.
- CARDS. 143 signaler, 48,3 procent win rate, minus 0,81 procent ROI. Under baseline i det här samplet, men i linje med den varians som är normal på en marknad av den här storleken.
- BTTS. 99 signaler, 46,5 procent win rate, minus 3,37 procent ROI. Det svagaste utfallet i samplet, med samma logik: konvergens mot baseline förväntas när volymen växer.
Poängen är att inget av de tre resultatgrupperna är en dom över själva marknaden. Det är fluktuationer runt en linje modellen är byggd för att träffa långsiktigt.
Vad statistiken faktiskt säger
VM-samplet räcker inte i sig självt för att kategoriskt bevisa att modellen slår spelbolagen på varje enskild marknad. Konfidensintervallet är fortfarande brett på just den här mängden data. Det som räcker till en sådan slutsats är den bredare datamängden vi bygger på.
Sammantaget över modellens historik ligger nu tillräckligt många signaler bakom att den statistiska signifikansen för att algoritmen slår spelbolagen är etablerad. VM-resultatet passar in i det mönstret, det är inte en avvikelse i modellens favör utan en typisk period.
Kort och rakt: den enskilda VM-perioden är en illustration. Beviset ligger i totalsamplet, och det pekar i samma riktning.
Hur signalerna genereras
Value betting bygger på att identifiera lägen där spelbolagens odds är felprissatta i förhållande till den underliggande sannolikheten. Vår algoritm scannar realtidsodds från fler än 37 spelbolag dygnet runt. När en linje rör sig långsammare än marknaden i övrigt uppstår ett glapp som kan mätas i procent.
Varje signal i datamängden ovan har genererats när det matematiska övertaget mot bolagets pris översteg vår tröskel. Inga signaler är efterhandskonstruerade, tas bort eller justeras baserat på utfall.
Så validerar du siffrorna själv
Vi publicerar hela datamängden så att du inte behöver ta vårt ord för utfallet.
Ladda ner PDF med alla 1 027 signaler (100 KB)
Varje rad innehåller match, marknad, spel med tillhörande odds, rekommenderad insats i units, resultat, och vinst eller förlust i units.
Så gör du en oberoende kontroll:
- Välj en slumpmässig rad ur PDF:en.
- Slå upp matchen på ett publikt oddsarkiv, till exempel oddsportal.com.
- Jämför det odds vi listade med det historiska oddset vid tidpunkten för signalen.
- Kontrollera slutresultatet mot matchens faktiska utfall.
Testa hela systemet själv
Value betting-modulen är öppen för alla gratisanvändare, men den fulla plattformen ger dig märkbart mer att arbeta med. Med Full Access får du samma signaler som de vi använt under VM, med den signal-volym, hastighet och analys-djup som gör att de faktiskt går att omsätta i praktisk vinst över tid.
Om du vill följa signaler i realtid, se hela pipelinen och testa modellen på egen hand under kvartsfinaler, semifinaler och kommande månader, är det där du kommer åt hela systemet.
