Squadra · V.League 1 (Vietnam) 2026-27

Phu Dong

Pronostici, forma e statistiche · V.League 1 (Vietnam)

📅 22/10/2026📊 Dati: VAKYR⚽ Phu Dong

Statistiche stagionali di Phu Dong in V.League 1 (Vietnam) · stagione 2026-27: classifica, forma recente e i pronostici delle prossime partite secondo il modello AI di VAKYR.

Posizione

Partite

Gol fatti

Gol subiti

Punti

15-6-5

V-N-P

Forma recente

VVNVV

Record stagione

Clean sheet

Mai a segno

4-0

Vittoria più larga in casa

1-3

Vittoria più larga fuori

Miglior serie vittorie

7/7 (100%)

Rigori segnati

Mercato

Arrivi

🟢 Romeu (da Sukhothai FC) 31/07

🟢 Marciel (da Hoang Anh Gia Lai) 31/07

🟢 Q. K. Nguyen (da Phu Dong) 31/07

🟢 Hồ Tấn Tài (da Binh Duong) 31/07

🟢 Lucão do Break (da Viettel) 31/07

Partenze

🔴 Nguyen Van Vinh (a Than Quang Ninh) 30/08

🔴 Châu Ngọc Quang (a Ho Chi Minh) 20/08

🔴 Daniel dos Anjos (a Binh Duong) 09/08

🔴 Nguyen Van Viet (a Bắc Ninh) 07/08

🔴 Nguyen Trong Long (a Pho Hien) 31/07

🔴 Mach Ngoc Ha (a Pho Hien) 31/07

Ultima partita disputata

18/10/2026 13:00

Phu Dong — Hoang Anh Gia Lai

4–3Come è finita →

Prossime partite & pronostici

25/10/2026 12:00

Phu Dong — Ho Chi Minh

1 52% · X 25% · 2 23%solo modelloPronostico completo →

Scontri diretti storici

Bilancio, gol e statistiche di tutti i confronti con:

Pho Hien · 10 precedenti Hai Phong · 4 precedenti Ho Chi Minh · 4 precedenti Thanh Hóa · 4 precedenti

📊 Classifica V.League 1 (Vietnam)

#	Squadra	Pt	V-N-P	Gol
1	Công An Nhân Dân	64	20-4-2	58:22
2	Viettel	54	15-9-2	39:21
3	Phu Dong	51	15-6-5	53:31
4	Ha Noi	46	14-4-8	48:30
5	Ho Chi Minh	36	10-6-10	28:36
6	Nam Dinh	35	9-8-9	33:32
7	Hai Phong	32	9-5-12	37:36
8	Hồng Lĩnh Hà Tĩnh	29	7-8-11	15:29
9	Song Lam Nghe An	27	7-6-13	27:40
10	Hoang Anh Gia Lai	26	6-8-12	24:37
11	Thanh Hóa	25	5-10-11	26:38
12	Da Nang	24	5-9-12	33:39
13	Pho Hien	24	5-9-12	26:44
14	Binh Duong	24	6-6-14	31:43

Su VAKYR ogni partita di Phu Dong ha il pronostico completo: probabilità 1X2, Over/Under, Gol/Gol e risultati esatti, ricalcolati in automatico dal modello AI — più i marcatori probabili, dove li abbiamo.

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