The Almanac
Sign inSign up →
Player Props · DraftKings Lines & Edges

May 5, 2026 MLB Hits Props

272 lines · Updated Jun 5, 12:42 AM ET

The Almanac's Take

The board is thin — no plays surfaced. With 272 lines in the pool and zero projections attached, the model has no per-player hit estimates to run against the market, so edge calculations are empty across the board. Worth noting that the methodology flags a high bias direction, meaning any overs that did surface would carry an overstatement caveat before you even got to the number. Check back once the projection layer populates; until then there's nothing here worth acting on.

How we model these edges

Model method:
ml_monte_carlo
Approximation quality:
Reasonable
Bias direction:
Model edges on overs are biased high — real overs are slightly worse than reported.
Edge definition:
model_over_prob - no_vig(over_implied_prob)
  • ·Per backtest, the model over-estimates hits overs at high predicted probs (sharpness issue); remediation is the projection engine (`src/projections/hitter.py`), not the probability layer.
  • ·Probabilities come from a 1000-rep Monte Carlo on the per-PA outcome distribution. Lines outside the sim's threshold grid (very rare) fall back to the Poisson approximation — see the per-entry `model_over_prob_method` stamp.
  • ·Integer lines (e.g. line=2.0) are treated as 'over wins on ≥2', which slightly overstates over_prob vs sportsbook push rules. Half-point lines (X.5) — the near-universal case for these markets — are unaffected.
Planned improvement: Backtest the Monte Carlo `prop_probs` against realized outcomes over a full 2024-2025 sample and recalibrate the per-PA distribution if the residuals exceed ±2 pp at any decile bucket. See `scripts/backtest_props.py`.

Hits Board

0 of 272 projected
Hits prop board sorted by signed model edge (over picks first).
#PlayerLineOdds O/UProjModel %Market %EdgePickConf
1
Aaron Judge
0.5−190/ +142——61%———
2
Adley Rutschman
0.5−242/ +179——66%———
3
Adolis Garcia
0.5+100/ −130——47%———
4
Adrian Del Castillo
0.5−142/ +107——55%———
5
Alec Bohm
0.5−148/ +115——56%———
6
Alec Burleson
0.5−250/ +184——67%———
7
Alejandro Osuna
0.5+105/ −135——46%———
8
Alek Thomas
0.5−151/ +114——56%———
9
Alex Bregman
0.5−218/ +162——64%———
10
Alex Freeland
0.5−139/ +105——54%———
11
Andres Gimenez
1.5−115/ −115——50%———
12
Andrew McCutchen
0.5−135/ +105——54%———
13
Andrew Vaughn
0.5−224/ +166——65%———
14
Andruw Monasterio
0.5−160/ +120——58%———
15
Andy Pages
0.5−246/ +182——67%———
16
Angel Martinez
0.5−217/ +162——64%———
17
Austin Martin
0.5−148/ +115——56%———
18
Austin Riley
0.5−176/ +132——60%———
19
Austin Wells
0.5−135/ +105——54%———
20
Austin Wynns
0.5+105/ −135——46%———
21
Ben Rice
0.5−185/ +138——61%———
22
Ben Williamson
0.5−105/ −125——48%———
23
Billy Cook
0.5−157/ +118——57%———
24
Blaze Alexander
0.5−120/ −110——51%———
25
Bo Bichette
1.5+105/ −140——46%———
26
Bo Naylor
0.5−151/ +114——56%———
27
Bobby Witt Jr.
0.5−249/ +184——67%———
28
Brady House
0.5−205/ +153——63%———
29
Brandon Marsh
1.5+110/ −142——45%———
30
Brandon Nimmo
0.5−244/ +180——67%———
31
Brandon Valenzuela
0.5+126/ −162——42%———
32
Brayan Rocchio
0.5−177/ +132——60%———
33
Brent Rooker
0.5+115/ −148——44%———
34
Brett Baty
0.5−237/ +175——66%———
35
Brett Harris
0.5+150/ −198——38%———
36
Brice Matthews
0.5+108/ −143——45%———
37
Brice Turang
0.5−227/ +169——65%———
38
Brooks Lee
1.5−148/ +115——56%———
39
Bryan Reynolds
0.5−223/ +166——65%———
40
Bryce Eldridge
0.5−154/ +116——57%———
41
Bryce Harper
0.5−260/ +192——68%———
42
Bryson Stott
1.5−130/ +100——53%———
43
Byron Buxton
0.5−142/ +110——55%———
44
CJ Abrams
0.5+100/ −130——47%———
45
Caleb Durbin
0.5−149/ +112——56%———
46
Cam Smith
0.5−119/ −112——51%———
47
Carlos Correa
0.5−187/ +140——61%———
48
Carson Benge
0.5−238/ +176——66%———
49
Carson Kelly
0.5−204/ +152——63%———
50
Carter Jensen
0.5−131/ −101——53%———
51
Ceddanne Rafaela
0.5−208/ +155——63%———
52
Cedric Mullins
0.5+110/ −142——45%———
53
Chandler Simpson
1.5−105/ −125——48%———
54
Chase DeLauter
0.5−271/ +199——69%———
55
Christian Vazquez
0.5−110/ −121——49%———
56
Christian Walker
0.5−146/ +110——55%———
57
Christopher Morel
0.5−144/ +109——55%———
58
Coby Mayo
0.5−105/ −125——48%———
59
Cody Bellinger
0.5−218/ +165——65%———
60
Colby Thomas
0.5−110/ −120——49%———
61
Cole Young
0.5−147/ +110——56%———
62
Colt Keith
0.5−205/ +152——63%———
63
Colton Cowser
0.5+155/ −204——37%———
64
Connor Norby
0.5−142/ +110——55%———
65
Connor Wong
0.5−176/ +132——60%———
66
Corbin Carroll
0.5−217/ +161——64%———
67
Corey Seager
0.5−218/ +165——65%———
68
Curtis Mead
1.5+115/ −148——44%———
69
Dalton Rushing
0.5−233/ +172——66%———
70
Daniel Schneemann
0.5−175/ +131——60%———
71
Danny Jansen
0.5+100/ −130——47%———
72
Dansby Swanson
0.5−172/ +129——59%———
73
Darell Hernaiz
0.5+110/ −142——45%———
74
Daulton Varsho
1.5−120/ −110——51%———
75
David Hamilton
0.5−133/ +100——53%———
76
Daylen Lile
0.5−120/ −110——51%———
77
Dillon Dingler
0.5−188/ +145——62%———
78
Dominic Canzone
0.5−170/ +128——59%———
79
Dominic Smith
0.5−159/ +119——57%———
80
Drake Baldwin
1.5+173/ −233——34%———
81
Drew Gilbert
0.5−141/ +106——55%———
82
Drew Millas
0.5−125/ −106——52%———
83
Dylan Beavers
0.5+100/ −130——47%———
84
Edouard Julien
0.5−215/ +160——64%———
85
Eli White
0.5−145/ +109——55%———
86
Elly De La Cruz
0.5−181/ +135——60%———
87
Ernie Clement
1.5−135/ +105——54%———
88
Evan Carter
0.5−148/ +115——56%———
89
Ezequiel Tovar
0.5−134/ +101——54%———
90
Fernando Tatis Jr.
0.5−258/ +190——68%———
91
Francisco Alvarez
0.5−246/ +181——67%———
92
Freddie Freeman
1.5+177/ −239——34%———
93
Gabriel Moreno
0.5−211/ +157——64%———
94
Garrett Mitchell
0.5−189/ +142——61%———
95
Gavin Sheets
0.5−173/ +130——59%———
96
George Springer
0.5+100/ −130——47%———
97
Geraldo Perdomo
0.5−211/ +157——64%———
98
Graham Pauley
0.5+110/ −142——45%———
99
Gunnar Henderson
1.5−130/ +100——53%———
100
Hao-Yu Lee
0.5−120/ −110——51%———

More for this date

DFS PicksConfirmed LineupsMatchupsStarting Pitchers
Want the why behind an edge?

Ask The Almanac about a player's matchup, recent form, or pitcher arsenal in chat — same data, deeper context.

Start a conversation →