Basierend auf aktueller sportwissenschaftlicher & mathematischer Forschung: ELO Rating System in Kombination mit Wettquoten und Machine Learning als optimale Formel für ein solide Voraussage von Sportergebnissen.

Warum sollte ich die Win It All Prognosen als Grundlage für meine Tipps verwenden?

Ganz einfach: Die Win It All Prognosen sind die bestmögliche Datengrundlage für erfolgversprechende Tipps. Du willst endlich auch mal eine Tipprunde gewinnen? Nicht immer Letzter in der Tipprunde werden? In der Tipprunden-Rangliste vor deinen nervigen, alles wissenden Arbeitskollegen, deinem Chef oder deinem Ex-Freund, deiner Ex-Freundin stehen?

Das ELO System ermittelt die Spielstärke von Einzelsportlern oder Mannschaften. Ursprünglich wurde ELO von Arpad Elo in den 60er Jahren als objektives Wertungssystem für amerikanischen Schachverband entwickelt. Die Logik hinter dem System ist denkbar einfach: Jedem Spieler (oder Mannschaft) wird eine Spielstärke zugeordnet, je stärker der Spieler je höher die Zahl, verliert der Spieler sinkt die Zahl, gewinnt der Spieler steigt die Zahl. Das ELO System im Fußball wird meist noch um weitere Kriterien wie geschossene Tore, offensive Power oder Heimvorteil ergänzt. Mehr dazu unter: http://clubelo.com/

Wettquoten lassen sich in Wahrscheinlichkeiten umrechnen. Mit der Formel:

1/Wettquote * 100. Bei einer Wettquote von 1.25 ist die Wahrscheinlichkeit für das angegebene Ereignis 1/1.25 * 100 = 80%.

Für ein praktisches reales Beispiel schauen wir uns die Quoten für das Spiel TSG 1899 Hoffenheim vs. FC Bayern München am 18.1.2019 an: 6.5 auf Heimsieg, 4.2 Unentschieden und 1.5 Auswärtssieg oder in Wahrscheinlichkeiten: 15,4%, 23,8% und 66,7%. Warum übersteigen die zusammengerechnete Wahrscheinlichkeit 100%? Weil die Marge der Anbieter eingerechnet ist. Ca. 6% müssten demnach rausgerechnet werden. Damit würden sich Wahrscheinlichkeiten von 14,5%, 22,4% und 63,1% ergeben.

Einige wissenschaftliche Studien mit vielversprechenden Ergebnissen lassen Rückschlüsse auf die Wirksamkeit einer Anwendung von Machine Learning bei der Voraussage von Sportereignissen zu. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Auf Basis von vorhandenen Daten (historischen Sportergebnissen) wird hierbei versucht maschinelles Lernen anzuwenden, das heißt: eine Analyse der Daten, Muster und Gesetzmäßigkeiten, wird von IT-Systemen selbstständig durchgeführt und ausgewertet. Das System (supervised learning) errechnet so Voraussagen für kommende Spielansetzungen. Weitere Literatur: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210832717301485.

Spielstärke = ELO Wert

Das Elo-System wird mit einigen Modifikationen (Heimvorteil, Tordifferenz) zur Bestimmung der Spielstärke verwendet.

Im Zentrum der Spielstärken-Bewertungen steht das Elo-System, eine Methode zur Messung der relativen Spielstärke. Der Vorteil von Elo liegt in seiner Einfachheit, es gibt für jedes Match nur einen Wert pro Verein (oder Spieler), je höher, desto besser. Dies ist die Elo-Gleichung:

E = 1 / (10 (-dr / 400) + 1).

Dabei ist dr die Differenz beider Elo Werte der zwei Konkurrenten.

Wettquoten

Der wirtschaftliche Anreiz von Wettanbietern – bei schlecht kalkulierten Quoten verlieren die Anbieter potentiell viel Geld – macht Wettquoten zu einer soliden Quelle für Ergebnisprognosen.

Verschiedene empirische Studien bestätigen Wettquoten als effizientes Prognoseinstrument für Sportergebnisse (siehe Quellen). Unsere Annahme: In Kombination mit den Elo-Daten und Machine Learning stellen die Wettquoten einen wichtigen Baustein für das Win-It-All-System dar. Wir ziehen in der Regel bis zu fünf verschiedene Anbieter und nehmen den Durchschnitt der offiziellen Quoten pro Sportevent.

Machine Learning

Maschinelles Lernen ist eine der neueren intelligenten Methoden, die in den Bereichen Klassifizierung und Vorhersage vielversprechende Ergebnisse gezeigt hat.

Anhand von historischen Spielergebnissen, Elo-Daten und vergangenen Wettquoten-Daten lassen sich ausreichend Datenpunkte für ein Machine-Learning-Modell sammeln. Machine Learning ist der letzte Baustein des Win-It-All-Systems und wird immer weiter verfeinert. Je mehr historische Daten vorliegen, umso genauer wird die Prognose der Spielergebnisse.

Quellen

Ob Club-Elo im Fußball, Wettquoten oder Machine Learning – hier haben wir die Quellen zur Vertiefung des Win-It-All-Systems zusammengefasst.

  • http://clubelo.com/System
  • https://pdfs.semanticscholar.org/ea33/41ba7231cb9d00cafe5b80dbd4d272121660.pdf
  • http://statmath.wu-wien.ac.at/~zeileis/papers/Leitner+Zeileis+Hornik-2010.pdf
  • https://www.researchgate.net/publication/223256371_Odds-Setters_as_Forecasters_The_Case_of_English_Football
  • https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/for.1085
  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210832717301485
  • https://www.researchgate.net/publication/325586335_The_Betting_Odds_Rating_System_Using_soccer_forecasts_to_forecast_soccer
  • https://www.pinnacle.com/en/betting-articles/Soccer/past-odds-predicting-future-outcomes-soccer-betting/7VP2DAHH7KHSPQA4

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