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K League 1

K League 1

Corea del Sud  · Saison 2026

Tabelle + Saisonprognosen

# Mannschaft G S U N TF–TG TD Pts Form Proj. Punkte Meister AFC Champions League Elite Playoff Abstiegs-Playoff Restspielplan
1 FC Seoul 15 10 2 3 27–12 +15 32
V V S P S
62 (44–80)
pos. ~1.6°
64%
85%
100%
C10 · T8
ELO 1504
2 Ulsan Hyundai FC 15 8 2 5 22–20 +2 26
S V V V S
52 (35–74)
pos. ~4.7°
4%
15%
97%
19%
C9 · T9
ELO 1505
3 Jeonbuk Motors 15 7 5 3 21–12 +9 26
V P P V V
56 (38–73)
pos. ~3.1°
16%
45%
>99%
5%
C9 · T9
ELO 1505
4 Gangwon FC 15 6 6 3 19–10 +9 24
V V P P V
54 (34–74)
pos. ~3.6°
11%
33%
99%
8%
C8 · T10
ELO 1506
5 Pohang Steelers 15 6 4 5 12–12 +0 22
S V V P V
47 (29–67)
pos. ~6.2°
<1%
4%
86%
46%
C8 · T10
ELO 1502
6 Incheon United 15 6 3 6 21–17 +4 21
V S V P S
50 (32–69)
pos. ~5.1°
3%
11%
94%
27%
C9 · T9
ELO 1506
7 FC Anyang 15 4 8 3 19–16 +3 20
V P P P S
48 (28–67)
pos. ~5.9°
1%
5%
88%
41%
C9 · T9
ELO 1501
8 Jeju United FC 15 5 3 7 13–16 -3 18
S S V V S
41 (22–64)
pos. ~8.6°
<1%
<1%
42%
87%
C9 · T9
ELO 1503
9 Bucheon FC 1995 15 4 5 6 11–15 -4 17
V P S S V
38 (21–58)
pos. ~9.5°
<1%
20%
96%
C9 · T9
ELO 1503
10 Daejeon Citizen 15 4 4 7 17–16 +1 16
S S S P V
44 (25–66)
pos. ~7.6°
<1%
<1%
65%
73%
C9 · T9
ELO 1500
11 Gimcheon Sangmu FC 15 2 8 5 15–21 -6 14
S P S S V
35 (16–55)
pos. ~10.1°
<1%
10%
99%
C9 · T9
ELO 1503
12 Gwangju FC 15 1 4 10 7–37 -30 7
S S P S S
16 (7–34)
pos. ~12.0°
100%
C10 · T8
ELO 1505
Meister AFC Champions League Elite Playoff Abstiegs-Playoff % = Wahrscheinlichkeit, diese Zone oder besser zu erreichen · 10,000 Simulationen · 14 Jun 2026

Prognosentrend

FC Seoul
64%
+1%
Titel
Ulsan Hyundai FC
4%
+0%
Titel
Jeonbuk Motors
16%
-1%
Titel
Gangwon FC
11%
+0%
Titel
Pohang Steelers
46%
=
Abstiegs-Playoff
Incheon United
27%
+0%
Abstiegs-Playoff
FC Anyang
41%
+1%
Abstiegs-Playoff
Jeju United FC
87%
-1%
Abstiegs-Playoff
Bucheon FC 1995
96%
-1%
Abstiegs-Playoff
Daejeon Citizen
73%
+1%
Abstiegs-Playoff
Gimcheon Sangmu FC
98%
+0%
Abstiegs-Playoff
Gwangju FC
100%
=
Abstiegs-Playoff
Jede Sparkline zeigt den Trend der relevantesten Wahrscheinlichkeit für jedes Team über die letzten 12 täglichen Simulationen.

Spielerstatistiken

⚽ Torschützen
1 S. Mugoša
S. Mugoša
Incheon United
6
2 Lee Ho-Jae
Lee Ho-Jae
Pohang Steelers
4
3 Airton
Airton
FC Anyang
3
4 Yago Cariello
Yago Cariello
Ulsan Hyundai FC
3
5 A. Halaihal
A. Halaihal
Gangwon FC
3
6 Lee Dong-Gyeong
Lee Dong-Gyeong
Ulsan Hyundai FC
2
7 Lee Seung-Woo
Lee Seung-Woo
Jeonbuk Motors
2
8 Lee Seung-Mo
Lee Seung-Mo
FC Seoul
2
9 Mo Jae-Hyeon
Mo Jae-Hyeon
Gangwon FC
2
10 Go Jae-Hyeon
Go Jae-Hyeon
Gimcheon Sangmu FC
2
👟 Vorlagen
1 Lee Dong-Gyeong
Lee Dong-Gyeong
Ulsan Hyundai FC
2
2 Lee Gyu-Sung
Lee Gyu-Sung
Ulsan Hyundai FC
2
3 H. Friðjónsson
H. Friðjónsson
Gwangju FC
2
4 J. Montaño
J. Montaño
Bucheon FC 1995
2
5 Lee Seung-Woo
Lee Seung-Woo
Jeonbuk Motors
1
6 Lee Seung-Mo
Lee Seung-Mo
FC Seoul
1
7 Mo Jae-Hyeon
Mo Jae-Hyeon
Gangwon FC
1
8 Go Jae-Hyeon
Go Jae-Hyeon
Gimcheon Sangmu FC
1
9 Juninho Rocha
Juninho Rocha
Pohang Steelers
1
10 Maeng Seong-Ung
Maeng Seong-Ung
Jeonbuk Motors
1
🟨 Gelbe Karten
1 Juan Fernández
Juan Fernández
Incheon United
5
2 P. Klimala
P. Klimala
FC Seoul
5
3 Lee You-Hyeon
Lee You-Hyeon
Gangwon FC
5
4 Kim Jin-Ho
Kim Jin-Ho
Gwangju FC
5
5 Kwon Kyung-Won
Kwon Kyung-Won
FC Anyang
5
6 Kim Jae-Woo
Kim Jae-Woo
Jeju United FC
5
7 Jo Seong-Kwon
Jo Seong-Kwon
Daejeon Citizen
5
8 Cho Wi-Je
Cho Wi-Je
Jeonbuk Motors
5
9 Moon Min-seo
Moon Min-seo
Gwangju FC
4
10 Lee Seung-Woo
Lee Seung-Woo
Jeonbuk Motors
4
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorhersagen sind für K League 1 verfügbar?
Für K League 1 bietet ForzaPitch 1X2-Gewinnwahrscheinlichkeiten, erwartete Tore (xG), Über-1,5- und Über-2,5-Signale sowie Saisonprojektionen für Titel, europäische Qualifikation und Abstieg pro Mannschaft.
Wie genau sind Vorhersagen für K League 1?
Die Genauigkeit für K League 1 wird match-für-match verfolgt und auf dieser Seite angezeigt. Das Modell wird speziell für K League 1 mit ligaspezifischen historischen Daten kalibriert.
Wie werden K League 1-Saisonprojektionen berechnet?
Saisonprojektionen verwenden 10.000 Monte-Carlo-Simulationen der verbleibenden Spiele und sampeln aus Match-Wahrscheinlichkeitsverteilungen, um Titel-, Champions-League-, Europa-League- und Abstiegswahrscheinlichkeiten pro Mannschaft zu schätzen.