Um zu lernen, wie du ein Wettmodell bauen kannst, solltest du zuerst den Prozess üben und einfach damit beginnen. Deswegen stelle ich im ersten eigentlichen Teil der Wettmodellserie (Teil 0 mit den Vorüberlegungen findest du hier) genau wie auch im Wettseminar ein naives Modell vor, das nur auf tatsächlich erzielten Toren basiert.
Wie in diesem Blog schon oft besprochen sind nur die erzielten Tore/Punkte keine gute Grundlage für ein Wettmodell in großen Wettbewerben, und aufgrund der relativ geringen Anzahl von Toren gilt das besonders im Fußball. Aber ein solches naives Modell erlaubt es mir mit recht einfachen Daten zu zeigen, wie du ein Wettmodell testen und mit Hilfe von Anpassungen verbessern kannst.
Wie das naive Tormodell funktioniert
Für das naive Modell benötigst du nur die jeweilige Bundesligatabelle vor dem Spiel, und zwar die Torbilanz. Dann berechnest du für jedes Team den Torschnitt und den Gegentorschnitt. Für die Bundesliga käme dabei nach dem 20. Spieltag beispielsweise folgendes heraus:
| Team | gespielt | Torschnitt | Gegentorschnitt | +/- |
|---|---|---|---|---|
| Bayern | 20 | 2.25 | 0.60 | 1.65 |
| Dortmund | 20 | 2.00 | 1.15 | 0.85 |
| Leipzig | 20 | 1.80 | 1.00 | 0.80 |
| Hoffenheim | 20 | 1.80 | 1.05 | 0.75 |
| Köln | 20 | 1.45 | 0.90 | 0.55 |
| Frankfurt | 20 | 1.25 | 0.90 | 0.35 |
| Hertha | 20 | 1.35 | 1.15 | 0.20 |
| Schalke | 20 | 1.20 | 1.05 | 0.15 |
| Leverkusen | 20 | 1.55 | 1.45 | 0.10 |
| Gladbach | 20 | 1.10 | 1.35 | |
| Augsburg | 20 | 0.90 | 1.20 | |
| Mainz | 20 | 1.45 | 1.75 | |
| Freiburg | 20 | 1.30 | 1.70 | |
| Wolfsburg | 20 | 0.95 | 1.40 | |
| Ingolstadt | 20 | 0.85 | 1.60 | |
| Hamburg | 20 | 0.95 | 1.75 | |
| Bremen | 20 | 1.20 | 2.10 | |
| Darmstadt | 20 | 0.70 | 1.95 |
Daraus kannst du jetzt direkt deine Torerwartungswerte für die Partien des 21. Spieltags ableiten. Als Torerwartungswert für Team A addierst du einfach den Torschnitt von Team A und den Gegentorschnitt von Team B und teilst diesen Wert durch 2, entsprechend verfährst umgekehrt für Team B. Das ergäbe für die Partien Hertha gegen Bayern und Dortmund gegen Wolfsburg beispielsweise folgende Werte:
| Heim | Heimwert | Gast | Gastwert | Differenz | Summe |
|---|---|---|---|---|---|
| Hertha | 0.98 | Bayern | 1.70 | 2.68 | |
| Dortmund | 1.70 | Wolfsburg | 1.05 | 0.65 | 2.75 |
Bei der Differenz handelt es sich um den mittleren Torvorteil, den du aus Sicht des Heimteams im Mittel erwartest, würde das Spiel beliebig oft wiederholt werden. Ein negativer Wert bedeutet, dass das Modell das Auswärtsteam entsprechend besser sieht. Bei der Summe handelt es sich um die Gesamtanzahl der Tore im Spiel, die du im Mittel erwartest.
Vergleich der Werte mit Asian Handicap und Over/Under Linien
Was du auf diese Weise ermittelt hast, sind deine eigenen 50%-Linien für Asian Handicaps (Differenz) und das Over/Under (Summe). In den beiden Beispielen wird unmittelbar deutlich, dass deine Schätzung stark vom Markt abweicht – du kannst zum Beispiel unmittelbar sehen, dass für dieses Modell der Asian Handicap Value bei Hertha und Wolfsburg liegt. Wie du die Werte deines Modells mit den Buchmacherlinien im Detail vergleichst, beschreibe ich dann in Teil 1b der Wettmodellserie.
RSS-Feed