Closing Line Value (CLV)

Analysieren Sie, wie gut die Schlussquoten eines Sportsbooks im Vergleich zur devigged (No-Vig) Wahrscheinlichkeit von Pinnacle abschneiden. Ein positiver CLV bedeutet, dass der Buchmacher lockerer geschlossen hat als Pinnacle — ein historischer Indikator für einen Edge.

GET /api/v1/historical/clv

Wie Schlusslinien erfasst werden

Wenn ein Spiel vom Pre-Match- in den Live-Status übergeht, erfasst der Server die letzten Pre-Match-Quoten jedes Buchmachers als Schlusslinie für dieses Event. Der Schlusspreis wird mit der Power-Methode devigged (dieselbe wie bei der EV-Berechnung), um eine No-Vig-Wahrscheinlichkeit pro Auswahl zu erzeugen.

Der CLV wird dann wie folgt berechnet:

CLV% = (pin_no_vig_prob - book_no_vig_prob) / book_no_vig_prob × 100

Wobei pin_no_vig_prob die devigged Wahrscheinlichkeit von Pinnacle (die Sharp-Referenz) und book_no_vig_prob die devigged Wahrscheinlichkeit des Soft-Buchmachers ist. Ein positiver CLV% bedeutet, dass der Soft-Buchmacher zu einem Preis geschlossen hat, der günstiger ist als die faire Pinnacle-Linie.

Authentifizierung

API key erforderlich. Sharp-Tier oder höher erforderlich (closing_lines-Feature).

Query-Parameter

Datumsfenster

Das Sharp-Tier erlaubt bis zu 30 Tage Verlauf (das aktuelle Speicherfenster für Schlusslinien-Daten). Anfragen für Daten außerhalb dieses Fensters werden stillschweigend auf das früheste verfügbare Datum begrenzt.

Beispielanfragen

# CLV nach Sportsbook für die letzten 7 Tage
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?from=2026-04-10&to=2026-04-17&group_by=sportsbook" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"
 
# CLV gruppiert nach Sportart, nur NBA
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?league=nba&group_by=sport" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"
 
# CLV gruppiert nach Tag für DraftKings
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?sportsbook=draftkings&group_by=day" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

const params = new URLSearchParams({
  from: '2026-04-10',
  to: '2026-04-17',
  group_by: 'sportsbook',
});
const response = await fetch(
  `https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv?${params}`,
  { headers: { 'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY' } }
);
const { data, meta } = await response.json();
for (const group of data.groups) {
  console.log(`${group.group_key}: avg CLV ${group.avg_clv_percent.toFixed(2)}% (${group.samples} samples)`);
}

import requests
 
response = requests.get(
    'https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/clv',
    params={
        'from': '2026-04-10',
        'to': '2026-04-17',
        'group_by': 'sportsbook',
    },
    headers={'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json()
for group in data['data']['groups']:
    print(
        f"{group['group_key']}: "
        f"avg CLV {group['avg_clv_percent']:.2f}% "
        f"({group['samples']} samples)"
    )

Antwort

Erfolg (200)

{
  "success": true,
  "data": {
    "group_by": "sportsbook",
    "groups": [
      {
        "group_key": "draftkings",
        "samples": 312,
        "avg_clv_percent": 1.42,
        "avg_abs_clv_percent": 2.18,
        "distinct_books": 1,
        "distinct_sports": 4
      },
      {
        "group_key": "fanduel",
        "samples": 289,
        "avg_clv_percent": 0.87,
        "avg_abs_clv_percent": 1.95,
        "distinct_books": 1,
        "distinct_sports": 4
      },
      {
        "group_key": "betmgm",
        "samples": 201,
        "avg_clv_percent": -0.21,
        "avg_abs_clv_percent": 1.74,
        "distinct_books": 1,
        "distinct_sports": 3
      }
    ],
    "date_range": {
      "from": "2026-04-10T00:00:00.000",
      "to": "2026-04-17T00:00:00.000"
    },
    "total_events": 58,
    "comparable_events": 51,
    "sharp_reference": "pinnacle"
  },
  "meta": {
    "source": "valkey:closing_line",
    "tier_window_days": 30,
    "phase": "1",
    "filters": {
      "sport": null,
      "league": null,
      "sportsbook": null,
      "group_by": "sportsbook"
    },
    "updated_at": "2026-04-17T20:00:00.000000000Z"
  }
}

Leeres Ergebnis (noch keine Schlusslinien-Daten):

{
  "success": true,
  "data": {
    "group_by": "sportsbook",
    "groups": [],
    "date_range": { "from": "...", "to": "..." },
    "total_events": 0,
    "comparable_events": 0,
    "sharp_reference": "pinnacle"
  },
  "meta": { "source": "valkey:closing_line", "phase": "1", ... }
}

Ein leeres groups-Array ist eine gültige Antwort, wenn für den angefragten Datumsbereich keine Schlusslinien-Daten erfasst wurden — kein Fehler.

Fehlerantworten

403 Tier Restricted

{
  "error": {
    "code": "tier_restricted",
    "message": "The 'closing_lines' feature requires Sharp or higher.",
    "required_tier": "sharp",
    "docs": "https://docs.sharpapi.io/en/pricing"
  }
}

400 Validation Error

{
  "error": {
    "code": "validation_error",
    "message": "Invalid group_by. Must be one of: day, league, market, sport, sportsbook"
  }
}

Antwortfelder

data-Objekt

Felder der Gruppenzeile

meta-Objekt

Interpretation des CLV

Ein positiver durchschnittlicher CLV bei Ihren Wetten ist der stärkste Indikator dafür, dass Sie auf ineffiziente Preise setzen. Über eine große Stichprobe hinweg sagt ein positiver CLV einen positiven ROI stark voraus.

Verwandte Endpoints

• Schlussquoten nach Datum — Rohdaten der Schlusspreise pro Event für ein bestimmtes Datum
• +EV-Gelegenheiten — Echtzeit-Wetten mit positivem erwarteten Wert
• Quoten-Snapshot — Aktuelle Pre-Match- und Live-Quoten