Спорт, 20 фев 2019, 17:50

Букмекеры: «Ростов-Дон» переиграет «Ладу» в матче лидеров Суперлиги

Читать в полной версии

Ведущие букмекерские конторы, работающие на территории России, уверены, что ГК «Ростов-Дон» продлит свою победную серию в матчах регулярного чемпионата российской Суперлиги по итогам домашней встречи с тольяттинской «Ладой».

Поединок финалистов минувшего чемпионата России пройдет 20 февраля в столице Дона. На данный момент «Ростов-Дон» является единоличным лидером регулярного чемпионата страны, имея в своем активе 18 побед в 18 проведенных встречах. «Лада» с одним поражением и 17 победами занимает второе место. В случае успеха ростовчанок в матче с волжанками команда Мартина Амброса за тур до завершения регулярного чемпионата Суперлиги гарантирует себе выход в плей-офф чемпионата страны с первого места.

На домашнюю победу «Ростова-Дона» в поединке с «Ладой» букмекеры предлагают сделать ставки с коэффициентами от 1,14 до 1,26. Гостевой успех тольяттинского клуба оценивается коэффициентами 4,9-7,9, ничейный результат — коэф. 9,8-13.

Наиболее вероятным исходом встречи в столице Дона букмекеры считают победу ростовской команды с преимуществом в 4-6 мячей (коэф. 3,5) или 1-3 мяча (3,9).Превосходство хозяев в 7-9 очков оценивается коэффициентом 4,2, итоговое преимущество в 10-12 мячей — коэф. 6,6, в 13 мячей и более — 10.

На победу «Лады» с преимуществом в 1-3 мяча букмекеры дают коэффициент 6,7, в 4-6 — 12, в 7-9 — 19, в 10-12 — 23, более 13 — 24.

Pro
B2b-маркетплейсы в 2025 году: какие 6 трендов будут доминировать
Pro
По краю пропасти: почему в США опасаются линчевателей облигаций
Pro
Запретить и заплатить: как еще бизнесу защитить право на свои разработки
Pro
«Не успеваю тратить»: каково работать в аудиторах «большой четверки»
Pro
«Фантомные акции» и другие способы поощрения директора: как это оформить
Pro
Доллары, дирхамы или рубли: как вести расчеты с иностранными партнерами
Pro
«Звезды» Старого Света: в чем европейские компании обошли американские
Pro
Как Scale AI зарабатывает миллиарды на обучении ИИ