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앙제 vs 마르세유 Gemini 스포츠분석

프랑스 리그 1 · 2026년 10월 18일(일) 22:00 · Gemini · 최대 확률 홈 승 · 관망

Gemini 경기 분석

앙제마르세유
프랑스 리그 1 / 킥오프 : 2026-10-18 22:00:00 / 분석시점 : T-24h / 생성시간 : 2026-10-04 22:22:04
앙제 · 마르세유
신뢰도 낮음
홈 승
42.1%
무승부
28.2%
원정 승
29.6%

최근 폼

최근 종료 경기 기준 (최대 5경기)

앙제 팀 허브
무 무 무 무 무
  • D 브레스트 0:0 2026-10-11
  • D 트루아 0:0 2026-09-20
  • D 르 아브르 0:0 2026-09-13
  • D 렌 0:0 2026-09-07
  • D 오세르 0:0 2026-08-30
마르세유 팀 허브
무 무 무 무 무
  • D 트루아 0:0 2026-10-12
  • D PSG 0:0 2026-09-21
  • D 렌 0:0 2026-09-12
  • D 파리 FC 0:0 2026-09-07
  • D 모나코 0:0 2026-08-31
가중 합성·임시 배당 문서입니다. 언어모델이 끝낸 분석으로 보지 마세요.
공개 추천
최대 확률 홈 승 관망
가치 엣지 부족 · 관망. 최대 확률은 홈 승 / 시장동조 가능성이 큼. GeAi 기준 최대 확률은 홈 승입니다. 균형·기상 민감 가중으로 산출.

결장 · 부상

API-Sports 기준 · 경기 전 48시간 내 수집 · 결장·부상 보드
결장 정보 미확인. 명단이 비어 있는 것은 결장자가 없다는 확인이 아닙니다.

팀 스쿼드

API-Sports 시즌 스쿼드 · 공식 선발은 킥오프 1~2시간 전 공개 · 갱신 2026-10-16 21:40:31 · 라인업 워치
시즌 스쿼드
앙제 46명
골키퍼
  • #1 Anthony Lopes 35
  • #1 Anthony Lopes 35
  • #16 M. Zinga 23
  • #40 Oumar Pona 19
수비수
  • #2 C. Arcus 29
  • #2 C. Arcus 29
  • #4 O. Camara 22
  • #4 O. Camara 22
  • #17 J. Kalulu 21
  • #17 J. Kalulu 21
  • #20 Marius Louër 19
  • #20 Marius Louër 19
  • #21 J. Lefort 32
  • #21 J. Lefort 32
  • #24 E. Biumla 20
  • #24 E. Biumla 20
  • #27 L. Rao-Lisoa 25
  • #27 L. Rao-Lisoa 25
  • #34 M. Gernigon 16
  • #34 M. Gernigon 16
미드필더
  • #6 L. Mouton 23
  • #6 L. Mouton 23
  • #8 B. van den Boomen 30
  • #8 B. van den Boomen 30
  • #14 Y. Belkhdim 23
  • #14 Y. Belkhdim 23
  • #26 A. Bermont 20
  • #26 A. Bermont 20
  • #36 Bane Diatta 17
  • #36 Bane Diatta 17
  • #38 I. Garin 19
  • #93 H. Belkebla 31
  • #93 H. Belkebla 31
  • — Andy Gouandjia 16
공격수
  • #7 U. Simbakoli 24
  • #7 U. Simbakoli 24
  • #9 P. Peter 18
  • #9 P. Peter 18
  • #10 A. Sbaï 25
  • #10 A. Sbaï 25
  • #11 Djibirin Harouna 19
  • #11 Djibirin Harouna 19
  • #18 J. Allevinah 30
  • #18 J. Allevinah 30
  • #19 A. El Ouazzani 25
  • #19 A. El Ouazzani 25
마르세유 0명
스쿼드 없음

핵심 분석 포인트

  • 관망 · 임시 배당이라 실시장 가치픽으로 공개하지 않습니다
  • GeAi(gemini-2.0-flash) · 균형·기상 민감 가중 적용
  • 시장 65% · 폼 14% · 결장 6%
  • 합성 홈 42.1% / 무 28.2% / 원정 29.6%

리스크 요인

  • 이 결과는 언어모델 판단이 아니라 시장·폼 가중 합성입니다.
  • 폼/부상/날씨 데이터가 비어 있으면 시장확률 의존도가 커집니다.