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Turkiye

FIFA World Cup 2026OVR 54
AI

OddsFlow AI Analysis

Powered by Machine Learning

공격51미드필드57수비47골키핑62
54종합
Possession-basedTotal footballWell-drilled unit
⚡공격
51
⚙️미드필드
57
🛡️수비
47
🧤골키핑
62
26인원
26.7평균 나이
62.7평균 OVR
88.0깊이 점수
공격51미드필드57수비47골키핑62
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Possession-basedTotal footballWell-drilled unit
⚡공격
51
⚙️미드필드
57
🛡️수비
47
🧤골키핑
62
26인원
26.7평균 나이
62.7평균 OVR
88.0깊이 점수

스타 선수

A. Güler
A. Güler
Midfielder
8G 18A (4055min)
H. Çalhanoğlu
H. Çalhanoğlu
Midfielder
13G 9A (2582min)
U. Çakır
U. Çakır
Goalkeeper
OPR 67
Ç. Söyüncü
Ç. Söyüncü
Defender
OPR 67
M. Müldür
M. Müldür
Defender
2G 2A (2413min)

대회 확률

2.3%우승우승
2.3%
78.7%조별 통과조별 통과
78.7%

강점

Strong team chemistry
Deep squad rotation

Manager & Tactical Profile

· Appointed

Tournament Path Forecast

79.6%
Group
79.6%
R32
43.0%
R16
22.3%
QF
12.0%
SF
5.9%
Final
2.8%
Champion
Based on 10,000 Monte Carlo simulations

Team Strength & Intelligence

51
ATK
57
MID
47
DEF
62
GK
1.65
λ Attack
1.07
λ Defense
97
Chemistry
88
Depth
7.2
Star Gap
26.7
Avg Age
Top Scorer
K. Aktürkoğlu
15 goals
Best Rated
O. Kökçü
7.57
Club Clusters
Galatasaray (6)Fenerbahçe (6)
WC Experience
Appearances2
Best Finish3rd 2002
Last WC2002
Physical Resilience
Avg Mins/Season2,347
FatigueGood recovery — peak physical years
MiamiMODERATE
MonterreyMODERATE
Hot Climate %0%
Cooperation
Score70/100
Total Clubs16
Same-Club Pairs30
Same-League148
Excellent — strong club connections

H2H Matchup Predictions(48)

WinDrawLoss
이라크
0-1▼
55%
25%
20%
xG 1.6 – 0.9O2.5 45%BTTS 47%
퀴라소
0-1▼
55%
25%
21%
xG 1.6 – 0.9O2.5 44%BTTS 46%
South Korea
0-1▼
55%
25%
21%
xG 1.6 – 0.9O2.5 46%BTTS 47%
Iran
0-1▼
54%
25%
21%
xG 1.6 – 0.9O2.5 46%BTTS 47%
Cape Verde Islands
0-1▼
54%
24%
22%
xG 1.7 – 1.0O2.5 52%BTTS 53%
아이티
0-1▼
54%
25%
21%
xG 1.6 – 0.9O2.5 44%BTTS 47%
우즈베키스탄
0-1▼
54%
26%
21%
xG 1.6 – 0.9O2.5 45%BTTS 47%
남아프리카
0-1▼
53%
25%
22%
xG 1.6 – 0.9O2.5 45%BTTS 46%
카타르
1-1▼
52%
25%
23%
xG 1.6 – 1.0O2.5 49%BTTS 52%
가나
1-1▼
51%
24%
25%
xG 1.6 – 1.1O2.5 51%BTTS 52%
이집트
1-1▼
50%
24%
26%
xG 1.7 – 1.2O2.5 54%BTTS 56%
튀니지
1-1▼
50%
25%
25%
xG 1.6 – 1.0O2.5 48%BTTS 51%
요르단
1-1▼
49%
26%
25%
xG 1.5 – 1.0O2.5 46%BTTS 50%
Bosnia & Herzegovina
1-1▼
49%
24%
27%
xG 1.6 – 1.1O2.5 51%BTTS 52%
파나마
1-1▼
48%
27%
25%
xG 1.5 – 1.0O2.5 45%BTTS 49%
스코틀랜드
1-1▼
48%
24%
28%
xG 1.6 – 1.2O2.5 52%BTTS 54%
에콰도르
1-1▼
47%
26%
27%
xG 1.5 – 1.1O2.5 47%BTTS 50%
노르웨이
1-1▼
46%
25%
29%
xG 1.6 – 1.2O2.5 52%BTTS 55%
캐나다
1-1▼
46%
24%
30%
xG 1.6 – 1.2O2.5 53%BTTS 55%
Ivory Coast
1-1▼
45%
26%
29%
xG 1.5 – 1.2O2.5 50%BTTS 53%
모로코
1-1▼
45%
27%
28%
xG 1.5 – 1.1O2.5 47%BTTS 52%
호주
1-1▼
45%
25%
30%
xG 1.5 – 1.1O2.5 48%BTTS 52%
미국
1-1▼
45%
26%
30%
xG 1.5 – 1.2O2.5 49%BTTS 53%
콜롬비아
1-1▼
45%
26%
29%
xG 1.5 – 1.2O2.5 50%BTTS 53%
파라과이
1-1▼
45%
26%
30%
xG 1.4 – 1.1O2.5 47%BTTS 51%
멕시코
1-1▼
44%
25%
31%
xG 1.6 – 1.3O2.5 55%BTTS 57%
뉴질랜드
1-1▼
44%
26%
30%
xG 1.4 – 1.1O2.5 48%BTTS 52%
스웨덴
1-1▼
44%
25%
31%
xG 1.4 – 1.1O2.5 48%BTTS 52%
스위스
1-1▼
44%
26%
30%
xG 1.5 – 1.2O2.5 49%BTTS 53%
사우디아라비아
1-1▼
44%
26%
30%
xG 1.5 – 1.2O2.5 50%BTTS 54%
알제리
1-1▼
44%
25%
32%
xG 1.6 – 1.3O2.5 55%BTTS 58%
콩고민주공화국
1-1▼
42%
27%
31%
xG 1.3 – 1.1O2.5 43%BTTS 49%
일본
1-1▼
42%
25%
33%
xG 1.4 – 1.2O2.5 48%BTTS 52%
튀르키예
1-1▼
42%
26%
32%
xG 1.4 – 1.2O2.5 49%BTTS 53%
벨기에
1-1▼
41%
26%
32%
xG 1.4 – 1.2O2.5 48%BTTS 53%
우루과이
1-1▼
41%
26%
32%
xG 1.4 – 1.2O2.5 48%BTTS 53%
세네갈
1-1▼
41%
26%
33%
xG 1.4 – 1.2O2.5 48%BTTS 53%
네덜란드
1-1▼
41%
26%
33%
xG 1.4 – 1.3O2.5 49%BTTS 54%
크로아티아
1-1▼
40%
26%
34%
xG 1.4 – 1.3O2.5 51%BTTS 56%
Czech Republic
1-1▼
40%
26%
33%
xG 1.4 – 1.3O2.5 50%BTTS 55%
브라질
1-1▼
40%
26%
34%
xG 1.4 – 1.3O2.5 49%BTTS 54%
오스트리아
1-1▼
40%
26%
34%
xG 1.3 – 1.2O2.5 47%BTTS 52%
스페인
1-1▼
39%
26%
35%
xG 1.4 – 1.3O2.5 50%BTTS 53%
아르헨티나
1-1▼
39%
27%
34%
xG 1.4 – 1.3O2.5 50%BTTS 55%
독일
1-1▼
39%
27%
35%
xG 1.4 – 1.3O2.5 50%BTTS 55%
잉글랜드
1-1▼
35%
26%
39%
xG 1.3 – 1.4O2.5 51%BTTS 55%
포르투갈
1-1▼
35%
27%
39%
xG 1.3 – 1.4O2.5 49%BTTS 53%
프랑스
1-1▼
34%
26%
40%
xG 1.3 – 1.4O2.5 51%BTTS 54%

Sensitivity Analysis(51 scenarios)

Rank Distribution Across Scenarios
Travel ×0
#5
▼2
Travel ×0.5
#5
▼2
Travel ×0.25
#5
▼2
Host ×0
#5
▼2
Mismatch t=0.3 a=1.2
#5
▼2
Heat ×1.25
#6
▼1
Heat ×0.25
#6
▼1
Altitude ×1.5
#6
▼1
Travel ×1.25
#6
▼1
Host ×0.5
#6
▼1
Mismatch t=0.15 a=0.7
#6
▼1
Mismatch t=0.2 a=0.9
#6
▼1
Spread 2.5
#6
▼1
Penalty rand=0.3
#6
▼1
Baseline
#7
—
Heat ×1.5
#7
—
Heat ×2.5
#7
—
Heat ×3
#7
—
Heat ×1.75
#7
—
Altitude ×0.75
#7
—
Altitude ×2
#7
—
Altitude ×3
#7
—
Travel ×0.75
#7
—
Spread 1
#7
—
Spread 2.1
#7
—
Uplift 1.15
#7
—
Heat ×0
#8
▲1
Heat ×0.5
#8
▲1
Heat ×2
#8
▲1
Altitude ×0
#8
▲1
Altitude ×0.5
#8
▲1
Altitude ×2.5
#8
▲1
Altitude ×0.25
#8
▲1
Altitude ×1.75
#8
▲1
Mismatch t=0.1 a=0.5
#8
▲1
Spread 1.5
#8
▲1
Spread 3
#8
▲1
Penalty rand=0.5
#8
▲1
Penalty rand=0.7
#8
▲1
Uplift 1
#8
▲1
Heat ×0.75
#9
▲2
Altitude ×1.25
#9
▲2
Travel ×1.5
#9
▲2
Travel ×2
#9
▲2
Travel ×2.5
#9
▲2
Travel ×3
#9
▲2
Travel ×1.75
#9
▲2
Host ×1.5
#9
▲2
Host ×2
#9
▲2
Host ×3
#9
▲2
Mismatch t=0.05 a=0.3
#9
▲2
Baseline: #7·Lower rank = stronger
baseline
1 scenarios · #7
heat
10 scenarios · #6–#9
altitude
10 scenarios · #6–#9
travel
10 scenarios · #5–#9
host
5 scenarios · #5–#9
mismatch
5 scenarios · #5–#9
spread
5 scenarios · #6–#8
penalty
3 scenarios · #6–#8
uplift
2 scenarios · #7–#8
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