So bauen Sie ein Sportwetten-Modell: Datengestuezte Prognosen erstellen

Ein Wettmodell schaetzt systematisch die Wahrscheinlichkeit von Spielausgaengen. Wenn Ihre Wahrscheinlichkeiten von denen des Buchmachers abweichen, haben Sie einen potenziellen Value-Bet gefunden.

Das Grundkonzept

Jede Buchmacher-Quote impliziert eine Wahrscheinlichkeit. Eine Quote von 2,50 auf Heimsieg impliziert 40% (1/2,50). Wenn Ihr Modell 45% schaetzt, haben Sie 5 Prozentpunkte Value.

Schritt 1: Daten sammeln

Sie benoetigen historische Spieldaten. Fuer die Bundesliga liefert eine Saison 306 Spiele. Schluesselfelder:

Heim- und Gastmannschaft
Heim- und Auswaertstope
Datum (um juengere Form staerker zu gewichten)

Schritt 2: Angriffs- und Verteidigungswerte berechnen

Fuer jedes Team berechnen Sie:

Durchschnittliche Tore erzielt (heim/auswaerts)
Durchschnittliche Tore kassiert (heim/auswaerts)
Liga-Durchschnitt (heim/auswaerts getrennt)

Angriffsstaerke = Teamtore / Liga-Durchschnitt Verteidigungsstaerke = Gegentore / Liga-Durchschnitt

💡

Gewichten Sie juengere Spiele staerker. Verwenden Sie nur die letzten 20-30 Spiele oder wenden Sie exponentielle Abklinggewichtung an, bei der aktuelle Spiele mehr zaehlen als Spiele von vor sechs Monaten.

Schritt 3: Poisson-Verteilung anwenden

Die Poisson-Verteilung berechnet die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Anzahl von Toren.

Erwartete Heimtore = Heimangriff x Gastverteidigung x Liga-Heim-Durchschnitt
Erwartete Gasttore = Gastangriff x Heimverteidigung x Liga-Gast-Durchschnitt

Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses (0:0 bis 5:5).

Schritt 4: Marktwahrscheinlichkeiten ableiten

Aus Ihrer Ergebnismatrix:

Heimsieg = Summe aller Ergebnisse mit mehr Heimtoren
Unentschieden = Summe aller Ergebnisse mit gleichen Toren
Auswaertssieg = Summe aller Ergebnisse mit mehr Gasttoren
Ueber 2,5 Tore = Summe der Ergebnisse mit 3+ Gesamttoren

Schritt 5: Mit Buchmacher-Quoten vergleichen

Rechnen Sie Quoten in implizierte Wahrscheinlichkeiten um. Bei Value wetten, sonst passen.

⚠️

Kein Modell ist perfekt. Wetten Sie nie mehr als 1-3% Ihres Bankrolls auf eine einzelne Prognose. Beruecksichtigen Sie die 5% Sportwettensteuer bei Ihrer Value-Berechnung — ein Vorteil von 2% reicht nicht, wenn 5% Steuer anfallen.

Modell verbessern

Nach dem grundlegenden Poisson-Modell:

xG-Daten statt tatsaechlicher Tore verwenden
Heimvorteil-Anpassung einbauen
Formtrends und Trainerwechsel beruecksichtigen

Frequently Asked Questions

Was ist das einfachste Wettmodell fuer Fussball?+

Das Poisson-Modell. Es nutzt durchschnittliche Tore (erzielt und kassiert) jedes Teams, um die Wahrscheinlichkeit jedes Endergebnisses vorherzusagen. Daraus leiten Sie Quoten fuer 1X2, Ueber/Unter und Beide-treffen-Maerkte ab.

Welche Daten brauche ich?+

Mindestens: Spielergebnisse (Heim, Auswaerts, Heimtore, Auswaertstope) fuer aktuelle und vorherige Saisons. Fortgeschrittene Modelle fuegen xG-Daten, Schuesse aufs Tor und Ballbesitz hinzu. Kostenlose Quellen sind football-data.co.uk.

Wie genau muss ein Modell sein?+

Ein Modell muss nicht jedes Spiel korrekt vorhersagen. 52-53% Trefferquote bei Spielergebnissen reicht fuer langfristigen Gewinn, vorausgesetzt Sie wetten zu fairen oder besseren Quoten.

Kann ich ein Modell in einer Tabellenkalkulation bauen?+

Ja. Ein grundlegendes Poisson-Modell laesst sich in Excel oder Google Sheets mit der POISSON.VERT-Funktion erstellen. Python bietet mehr Flexibilitaet, aber eine Tabelle ist ein hervorragender Einstieg.

Wie weiss ich, ob mein Modell einen Vorteil hat?+

Testen Sie gegen historische Daten und verfolgen Sie Ihre Wahrscheinlichkeiten gegenueber tatsaechlichen Ergebnissen. Bei positivem ROI ueber 500+ Wetten hat Ihr Modell wahrscheinlich einen Vorteil.