Wo du was findest (Inhaltsverzeichnis)
Was messen die Zufallsindikatoren?
Wie die Zufallsindikatoren berechnet werden
Berechnung der Wett-Tabelle (WTB) • Berechnung von OTV+1 • Berechnung von OTV-xG
Deutschland: 1. Bundesliga
Nachholspiel • Tabelle 31. Spieltag • Paarungen 31. Spieltag • Tabelle 30. Spieltag
Deutschland: 2. Bundesliga
Nachholspiele • Tabelle 31. Spieltag • Paarungen 31. Spieltag • Tabelle 30. Spieltag
England: Premier League
Paarungen 34. Spieltag • Tabelle 33. Spieltag • Paarungen 33. Spieltag • Tabelle 32. Spieltag
England: Championship
Paarungen 45. Spieltag • Tabelle 44. Spieltag • Paarungen 44. Spieltag • Tabelle 43. Spieltag
Frankreich: Ligue 1
Paarungen 35. Spieltag • Tabelle 34. Spieltag • Paarungen 34. Spieltag • Tabelle 33. Spieltag
Italien: Serie A
Paarungen 34. Spieltag • Tabelle 33. Spieltag • Paarungen 33. Spieltag • Tabelle 32. Spieltag
Spanien: La Liga
Paarungen 34. Spieltag • Tabelle 33. Spieltag • Paarungen 33. Spieltag • Tabelle 32. Spieltag
Was messen die Zufallsindikatoren?
Die Zufallsindikatoren zeigen dir, wie viel Glück oder Pech die verschiedenen Teams eines Wettbewerbs relativ zueinander im gesamten Saisonverlauf hatten. Um alle Indikatoren vergleichbar zu machen, verwende ich den sogennanten Z-Wert. Der Z-Wert der Zufallsindikatoren drückt aus, wie viele Standardabweichungen vom Ligamittelwert das Team entfernt ist, bzw. wie viele Standardabweichungen zwischen zwei Teams liegen.
Diese Z-Werte berechne ich für drei unterschiedlichen Indikatoren auf zwei unterschiedlichen Ebenen:
A. Die beiden Ebenen: Tabellen und Paarungen
- Tabelle: Aus den errechneten Zufallsindikatoren erstelle ich eine Tabelle, die alle Teams des Wettbewerbs nach Glück und Pech ordnet. Teams mit positiven Werten hatten mehr Glück als Verstand, Mannschaften mit negativen Werten sind die Pechvögel der Liga. Je positiver bzw. negativer die Werte, desto mehr Glück bzw. Pech hatte das betreffende Team.
- Paarungen: Der Wert einer Paarung entsteht durch das Abziehen des Zufallsindikatorenwertes der Gastmannschaft von dem der Heimmannschaft. Entsprechend bedeutet ein negativer Wert, dass die Heimmannschaft besonders viel Pech hatte relativ zur Gastmannschaft. Ist der Wert positiv, hatte der Gast mehr Pech.
2. Die drei Zufallsindikatoren: WTB, OTV+1 & OTV-xG
Eine ausführliche Erklärung zur Berechnung aller Zufallsindikatoren findest du weiter unten, hier nur eine kurze Beschreibung:
- WTB: Kurz für Wett-Tabelle. Ich berechne für alle Spiele aller Teams einen Punkterwartungswert aus den Pinnacle Closing Lines der 1X2-Wettquoten und gleiche diesen im Saisonverlauf mit den tatsächlich erzielten Punkten ab. Die Differenz definiere ich als Glück bzw. Pech.
- OTV+1: OTV steht für optimale Torverteilung. Dieser Wert beleuchtet ausschließlich Spiele, die mit Unentschieden endeten oder einem Tor Vorsprung gewonnen wurden. Die Hintergedanke daran ist, dass bei knappen Begegnungen häufig eine gehörige Portion Zufall im Spiel ist.
- OTV-xG: xG steht für den englischen Begriff expected goals, und entspricht im Deutschen dem Torerwartungswert. Wenn die Ergebnisse eines Teams stark von den Torerwartungswerten abweichen, dann hat das mit Glück oder Pech zu tun - sofern der xG-Wert seriös berechnet wird.
Wie solltest du die Zufallsindikatoren verwenden?
Es ist wichtig, dass du diese Zufallsindikatoren nicht zur alleinigen Grundlage deiner Wettentscheidung machst, weil auch andere Faktoren eine wichtige Rolle spielen, wie zum Beispiel verletzte Spieler oder andere Teamneuigkeiten.
Nichtsdestoweniger bieten die Indikatoren einen wertvollen Hinweis darauf, wo du Value finden könntest. Das liegt daran, dass die Wettöffentlichkeit als Ganzes gerne Glück mit Können und Pech mit Unvermögen verwechselt, weshalb die entsprechenden Teams oft über- oder unterschätzt werden. Das verzerrt die Wettquoten, weshalb du die sogenannten Regression zur Mitte für dich nutzen kannst.
Persönlich nutze ich die Zufallsindikatoren gerne, um die Schätzungen anderer Modelle damit anzupassen.
Wie Z-Werte berechnet werden
Um die Z-Werte aller Zufallsindikatoren zu berechnen, benötigst du:
- x - den Messwert für das Team bzw. die anstehende Paarung
- μ – das arithmetische Mittel der Gesamtpopulation, also aller Teams bzw. Paarungen
- σ - die Standardabweichung der Gesamtpopulation, also aller Teams bzw. Paarungen
Diese Werte verwendest du in folgender Formel:
Das arithmetische Mittel μ, gemeinhin auch einfach Durchschnitt genannt, kannst du in Libre Calc und Excel mit Hilfe der MITTELWERT-Formel berechnen. Für die Standardabweichung σ dagegen nimmst du die Formel STABW.N[1].
Ein praktisches Beispiel zur Berechnung von Z-Werten findest du in meinem Blogpost zum Thema.
Deutschland 1. Bundesliga: Wett-Tabellen und Zufallsindikatoren
Hier kannst du die Daten der kompletten Bundesliga-Saison im .ods-Format herunterladen:
| zufallsindikatoren-ger1-2020-2021-v6.ods |
1. Bundesliga: Nachholspiel (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| N | FSV Mainz 05 | Hertha BSC |
1. Bundesliga: Zufallsindikatoren nach dem 31. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | VfL Wolfsburg | ||||
| 2 | Bayern München | ||||
| 3 | Eintracht Frankfurt | ||||
| 4 | SC Freiburg | ||||
| 5 | Union Berlin | ||||
| 6 | FC Augsburg | ||||
| 7 | RB Leipzig | ||||
| 8 | Arminia Bielefeld | ||||
| 9 | Bayer Leverkusen | ||||
| 10 | FSV Mainz 05 | ||||
| 11 | Borussia M'Gladbach | ||||
| 12 | VfB Stuttgart | ||||
| 13 | 1. FC Köln | ||||
| 14 | Werder Bremen | ||||
| 15 | TSG Hoffenheim | ||||
| 16 | Borussia Dortmund | ||||
| 17 | Hertha BSC | ||||
| 18 | Schalke 04 |
1. Bundesliga: Paarungen 31. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FC Augsburg | 1. FC Köln | ||||
| 2 | FSV Mainz 05 | Bayern München | ||||
| 3 | SC Freiburg | TSG Hoffenheim | ||||
| 4 | Union Berlin | Werder Bremen | ||||
| 5 | VfL Wolfsburg | Borussia Dortmund | ||||
| 6 | Bayer Leverkusen | Eintracht Frankfurt | ||||
| 7 | RB Leipzig | VfB Stuttgart | ||||
| 8 | Borussia M'Gladbach | Arminia Bielefeld |
1. Bundesliga: Zufallsindikatoren nach dem 30. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Bayern München | ||||
| 2 | VfL Wolfsburg | ||||
| 3 | Eintracht Frankfurt | ||||
| 4 | FC Augsburg | ||||
| 5 | SC Freiburg | ||||
| 6 | Arminia Bielefeld | ||||
| 7 | RB Leipzig | ||||
| 8 | Union Berlin | ||||
| 9 | Bayer Leverkusen | ||||
| 10 | Borussia M'Gladbach | ||||
| 11 | VfB Stuttgart | ||||
| 12 | FSV Mainz 05 | ||||
| 13 | Werder Bremen | ||||
| 14 | TSG Hoffenheim | ||||
| 15 | Borussia Dortmund | ||||
| 16 | 1. FC Köln | ||||
| 17 | Hertha BSC | ||||
| 18 | Schalke 04 |
Deutschland 2. Bundesliga: Wett-Tabellen und Zufallsindikatoren
Hier kannst du die Daten der kompletten Bundesliga-Saison im .ods-Format herunterladen:
| zufallsindikatoren-ger2-2020-2021-v6.ods |
2. Bundesliga: Nachholspiele (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| N1 | Fortuna Düsseldorf | Karlsruher SC | ||||
| N2 | Holstein Kiel | SV Sandhausen |
2. Bundesliga: Zufallsindikatoren nach dem 31. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Würzburger Kickers | ||||
| 2 | VfL Osnabrück | ||||
| 3 | Hannover 96 | ||||
| 4 | Jahn Regensburg | ||||
| 5 | SV Sandhausen | ||||
| 6 | 1. FC Nürnberg | ||||
| 7 | SV Darmstadt 98 | ||||
| 8 | Eintracht Braunschweig | ||||
| 9 | SC Paderborn 07 | ||||
| 10 | Hamburger SV | ||||
| 11 | Karlsruher SC | ||||
| 12 | Erzgebirge Aue | ||||
| 13 | Fortuna Düsseldorf | ||||
| 14 | 1. FC Heidenheim | ||||
| 15 | SpVgg Greuther Fürth | ||||
| 16 | FC St. Pauli | ||||
| 17 | Holstein Kiel | ||||
| 18 | VfL Bochum |
2. Bundesliga: Paarungen 31. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Eintracht Braunschweig | Erzgebirge Aue | ||||
| 2 | Karlsruher SC | Würzburger Kickers | ||||
| 3 | 1. FC Nürnberg | 1. FC Heidenheim | ||||
| 4 | SC Paderborn 07 | Fortuna Düsseldorf | ||||
| 5 | VfL Osnabrück | Holstein Kiel | ||||
| 6 | FC St. Pauli | SpVgg Greuther Fürth | ||||
| 7 | Jahn Regensburg | Hamburger SV | ||||
| 8 | SV Sandhausen | Hannover 96 | ||||
| N1 | Karlsruher SC | Erzgebirge Aue | ||||
| N2 | 1. FC Nürnberg | Holstein Kiel | ||||
| N3 | SpVgg Greuther Fürth | SV Sandhausen | ||||
| N4 | Hamburger SV | Karlsruher SC |
2. Bundesliga: Zufallsindikatoren nach dem 30. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Würzburger Kickers | ||||
| 2 | VfL Osnabrück | ||||
| 3 | Hannover 96 | ||||
| 4 | SV Sandhausen | ||||
| 5 | 1. FC Nürnberg | ||||
| 6 | SC Paderborn 07 | ||||
| 7 | Jahn Regensburg | ||||
| 8 | SV Darmstadt 98 | ||||
| 9 | Eintracht Braunschweig | ||||
| 10 | Hamburger SV | ||||
| 11 | Erzgebirge Aue | ||||
| 12 | Karlsruher SC | ||||
| 13 | FC St. Pauli | ||||
| 14 | 1. FC Heidenheim | ||||
| 15 | Fortuna Düsseldorf | ||||
| 16 | Holstein Kiel | ||||
| 17 | SpVgg Greuther Fürth | ||||
| 18 | VfL Bochum |
England Premier League: Wett-Tabellen und Zufallsindikatoren
Hier kannst du die Daten der kompletten Premier League-Saison im .ods-Format herunterladen:
| zufallsindikatoren-eng1-2020-2021-v6.ods |
Premier League: 34. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FC Southampton | Leicester City | ||||
| 2 | Crystal Palace | Manchester City | ||||
| 3 | Brighton & Hove Albion | Leeds United | ||||
| 4 | FC Chelsea | FC Fulham | ||||
| 5 | FC Everton | Aston Villa | ||||
| 6 | Newcastle United | FC Arsenal | ||||
| 7 | Manchester United | FC Liverpool | ||||
| 8 | Tottenham Hotspur | Sheffield United | ||||
| 9 | West Bromwich Albion | Wolverhampton Wanderers | ||||
| 10 | FC Burnley | West Ham United |
Premier League: Zufallsindikatoren nach dem 33. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG(T) | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | West Ham United | ||||
| 2 | Leicester City | ||||
| 3 | FC Everton | ||||
| 4 | Manchester United | ||||
| 5 | Leeds United | ||||
| 6 | Aston Villa | ||||
| 7 | Manchester City | ||||
| 8 | Tottenham Hotspur | ||||
| 9 | Crystal Palace | ||||
| 10 | Newcastle United | ||||
| 11 | FC Burnley | ||||
| 12 | Wolverhampton Wanderers | ||||
| 13 | FC Chelsea | ||||
| 14 | FC Arsenal | ||||
| 15 | FC Southampton | ||||
| 16 | FC Liverpool | ||||
| 17 | West Bromwich Albion | ||||
| 18 | FC Fulham | ||||
| 19 | Sheffield United | ||||
| 20 | Brighton & Hove Albion |
Premier League: 33. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Aston Villa | Manchester City | ||||
| 2 | Leicester City | West Bromwich Albion | ||||
| 3 | FC Arsenal | FC Everton | ||||
| 4 | FC Liverpool | Newcastle United | ||||
| 5 | West Ham United | FC Chelsea | ||||
| 6 | Sheffield United | Brighton & Hove Albion | ||||
| 7 | Wolverhampton Wanderers | FC Burnley | ||||
| 8 | Leeds United | Manchester United | ||||
| 9 | Aston Villa | West Bromwich Albion | ||||
| 10 | Leicester City | Crystal Palace |
Premier League: Zufallsindikatoren nach dem 32. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG(T) | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | West Ham United | ||||
| 2 | Manchester United | ||||
| 3 | Leicester City | ||||
| 4 | FC Everton | ||||
| 5 | Aston Villa | ||||
| 6 | Leeds United | ||||
| 7 | Crystal Palace | ||||
| 8 | Manchester City | ||||
| 9 | Tottenham Hotspur | ||||
| 10 | Newcastle United | ||||
| 11 | Wolverhampton Wanderers | ||||
| 12 | FC Burnley | ||||
| 13 | FC Arsenal | ||||
| 14 | FC Southampton | ||||
| 15 | FC Chelsea | ||||
| 16 | FC Liverpool | ||||
| 17 | West Bromwich Albion | ||||
| 18 | Brighton & Hove Albion | ||||
| 19 | FC Fulham | ||||
| 20 | Sheffield United |
England Championship: Wett-Tabellen und Zufallsindikatoren
Hier kannst du die Daten der kompletten Premier League-Saison im .ods-Format herunterladen:
| zufallsindikatoren-eng2-2020-2021-v6.ods |
Championship: Paarungen 45. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Sheffield Wednesday | Nottingham Forest | ||||
| 2 | Birmingham City | Cardiff City | ||||
| 3 | FC Brentford | FC Watford | ||||
| 4 | Huddersfield Town | Coventry City | ||||
| 5 | Luton Town | FC Middlesbrough | ||||
| 6 | FC Millwall | Bristol City | ||||
| 7 | Norwich City | FC Reading | ||||
| 8 | Preston North End | FC Barnsley | ||||
| 9 | Rotherham United | Blackburn Rovers | ||||
| 10 | Stoke City | Queens Park Rangers | ||||
| 11 | Swansea City | Derby County | ||||
| 12 | Wycombe Wanderers | AFC Bournemouth |
Championship: Zufallsindikatoren nach dem 44. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG(T) | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Norwich City | ||||
| 2 | FC Watford | ||||
| 3 | FC Barnsley | ||||
| 4 | Swansea City | ||||
| 5 | AFC Bournemouth | ||||
| 6 | Bristol City | ||||
| 7 | Luton Town | ||||
| 8 | Queens Park Rangers | ||||
| 9 | FC Reading | ||||
| 10 | Cardiff City | ||||
| 11 | FC Brentford | ||||
| 12 | Preston North End | ||||
| 13 | Birmingham City | ||||
| 14 | FC Millwall | ||||
| 15 | Coventry City | ||||
| 16 | FC Middlesbrough | ||||
| 17 | Wycombe Wanderers | ||||
| 18 | Stoke City | ||||
| 19 | Huddersfield Town | ||||
| 20 | Nottingham Forest | ||||
| 21 | Sheffield Wednesday | ||||
| 22 | Blackburn Rovers | ||||
| 23 | Rotherham United | ||||
| 24 | Derby County |
Championship: Paarungen 44. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | AFC Bournemouth | FC Brentford | ||||
| 2 | Blackburn Rovers | Huddersfield Town | ||||
| 3 | Cardiff City | Wycombe Wanderers | ||||
| 4 | Coventry City | Preston North End | ||||
| 5 | Derby County | Birmingham City | ||||
| 6 | FC Barnsley | Rotherham United | ||||
| 7 | FC Middlesbrough | Sheffield Wednesday | ||||
| 8 | FC Watford | FC Millwall | ||||
| 9 | Nottingham Forest | Stoke City | ||||
| 10 | Queens Park Rangers | Norwich City | ||||
| 11 | Bristol City | Luton Town | ||||
| 12 | FC Reading | Swansea City | ||||
| N | FC Brentford | Rotherham United |
Championship: Zufallsindikatoren nach dem 43. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG(T) | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Norwich City | ||||
| 2 | FC Watford | ||||
| 3 | Swansea City | ||||
| 4 | FC Barnsley | ||||
| 5 | AFC Bournemouth | ||||
| 6 | Bristol City | ||||
| 7 | Queens Park Rangers | ||||
| 8 | Luton Town | ||||
| 9 | FC Reading | ||||
| 10 | Cardiff City | ||||
| 11 | FC Brentford | ||||
| 12 | Coventry City | ||||
| 13 | FC Millwall | ||||
| 14 | Preston North End | ||||
| 15 | Birmingham City | ||||
| 16 | Wycombe Wanderers | ||||
| 17 | FC Middlesbrough | ||||
| 18 | Stoke City | ||||
| 19 | Huddersfield Town | ||||
| 20 | Sheffield Wednesday | ||||
| 21 | Nottingham Forest | ||||
| 22 | Blackburn Rovers | ||||
| 23 | Rotherham United | ||||
| 24 | Derby County |
Frankreich Ligue 1: Wett-Tabellen und Zufallsindikatoren
Hier kannst du die Daten der kompletten Ligue 1-Saison im .ods-Format herunterladen:
| zufallsindikatoren-fra1-2020-2021-v6.ods |
Ligue 1: Paarungen 35. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Olympique Marseille | Racing Straßburg | ||||
| 2 | Paris St. Germain | RC Lens | ||||
| 3 | Lille OSC | OGC Nizza | ||||
| 4 | Girondins Bordeaux | Stade Rennes | ||||
| 5 | Dijon FCO | FC Metz | ||||
| 6 | FC Lorient | Angers SCO | ||||
| 7 | Olympique Nimes | Stade Reims | ||||
| 8 | Stade Brest | FC Nantes | ||||
| 9 | Montpellier HSC | AS St. Etienne | ||||
| 10 | AS Monaco | Olympique Lyon |
Ligue 1: Zufallsindikatoren nach dem 34. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lille OSC | ||||
| 2 | AS Monaco | ||||
| 3 | Olympique Marseille | ||||
| 4 | RC Lens | ||||
| 5 | Stade Reims | ||||
| 6 | Montpellier HSC | ||||
| 7 | FC Metz | ||||
| 8 | OGC Nizza | ||||
| 9 | Paris St. Germain | ||||
| 10 | Stade Rennes | ||||
| 11 | Olympique Lyon | ||||
| 12 | Stade Brest | ||||
| 13 | Olympique Nimes | ||||
| 14 | Angers SCO | ||||
| 15 | Girondins Bordeaux | ||||
| 16 | AS St. Etienne | ||||
| 17 | FC Lorient | ||||
| 18 | Racing Straßburg | ||||
| 19 | FC Nantes | ||||
| 20 | Dijon FCO |
Ligue 1: Paarungen 34. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Stade Reims | Olympique Marseille | ||||
| 2 | AS St. Etienne | Stade Brest | ||||
| 3 | FC Metz | Paris St. Germain | ||||
| 4 | OGC Nizza | Montpellier HSC | ||||
| 5 | FC Lorient | Girondins Bordeaux | ||||
| 6 | Racing Straßburg | FC Nantes | ||||
| 7 | RC Lens | Olympique Nimes | ||||
| 8 | Stade Rennes | Dijon FCO | ||||
| 9 | Angers SCO | AS Monaco | ||||
| 10 | Olympique Lyon | Lille OSC |
Ligue 1: Zufallsindikatoren nach dem 33. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Lille OSC | ||||
| 2 | AS Monaco | ||||
| 3 | Olympique Marseille | ||||
| 4 | Stade Reims | ||||
| 5 | Montpellier HSC | ||||
| 6 | FC Metz | ||||
| 7 | RC Lens | ||||
| 8 | Paris St. Germain | ||||
| 9 | OGC Nizza | ||||
| 10 | Stade Rennes | ||||
| 11 | Olympique Lyon | ||||
| 12 | Olympique Nimes | ||||
| 13 | Angers SCO | ||||
| 14 | Stade Brest | ||||
| 15 | Girondins Bordeaux | ||||
| 16 | AS St. Etienne | ||||
| 17 | Racing Straßburg | ||||
| 18 | FC Lorient | ||||
| 19 | Dijon FCO | ||||
| 20 | FC Nantes |
Italien Serie A: Wett-Tabellen und Zufallsindikatoren
Hier kannst du die Daten der kompletten Serie A-Saison im .ods-Format herunterladen:
| zufallsindikatoren-ita1-2020-2021-v6.ods |
Serie A: Paarungen 34. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Hellas Verona | Spezia Calcio | ||||
| 2 | FC Crotone | Inter Mailand | ||||
| 3 | AC Mailand | Benevento Calcio | ||||
| 4 | Lazio Rom | CFC Genua 1893 | ||||
| 5 | FC Bologna | AC Florenz | ||||
| 6 | Sassuolo Calcio | Atalanta Bergamo | ||||
| 7 | SSC Neapel | Cagliari Calcio | ||||
| 8 | Udinese Calcio | Juventus Turin | ||||
| 9 | Sampdoria Genua | AS Rom | ||||
| 10 | FC Turin | Parma Calcio 1913 |
Serie A: Zufallsindikatoren nach dem 33. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG(T) | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Inter Mailand | ||||
| 2 | SSC Neapel | ||||
| 3 | Lazio Rom | ||||
| 4 | Atalanta Bergamo | ||||
| 5 | Sassuolo Calcio | ||||
| 6 | AC Mailand | ||||
| 7 | Sampdoria Genua | ||||
| 8 | Juventus Turin | ||||
| 9 | AS Rom | ||||
| 10 | Spezia Calcio | ||||
| 11 | Hellas Verona | ||||
| 12 | CFC Genua 1893 | ||||
| 13 | FC Bologna | ||||
| 14 | Benevento Calcio | ||||
| 15 | Cagliari Calcio | ||||
| 16 | Udinese Calcio | ||||
| 17 | FC Turin | ||||
| 18 | AC Florenz | ||||
| 19 | FC Crotone | ||||
| 20 | Parma Calcio 1913 |
Serie A: Paarungen 33. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | CFC Genua 1893 | Spezia Calcio | ||||
| 2 | Parma Calcio 1913 | FC Crotone | ||||
| 3 | Sassuolo Calcio | Sampdoria Genua | ||||
| 4 | Benevento Calcio | Udinese Calcio | ||||
| 5 | AC Florenz | Juventus Turin | ||||
| 6 | Inter Mailand | Hellas Verona | ||||
| 7 | Cagliari Calcio | AS Rom | ||||
| 8 | Atalanta Bergamo | FC Bologna | ||||
| 9 | FC Turin | SSC Neapel | ||||
| 10 | Lazio Rom | AC Mailand |
Serie A: Zufallsindikatoren nach dem 32. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG(T) | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Inter Mailand | ||||
| 2 | SSC Neapel | ||||
| 3 | Lazio Rom | ||||
| 4 | Atalanta Bergamo | ||||
| 5 | AC Mailand | ||||
| 6 | Sassuolo Calcio | ||||
| 7 | Sampdoria Genua | ||||
| 8 | Juventus Turin | ||||
| 9 | Spezia Calcio | ||||
| 10 | Hellas Verona | ||||
| 11 | AS Rom | ||||
| 12 | FC Bologna | ||||
| 13 | CFC Genua 1893 | ||||
| 14 | Benevento Calcio | ||||
| 15 | Cagliari Calcio | ||||
| 16 | Udinese Calcio | ||||
| 17 | FC Turin | ||||
| 18 | AC Florenz | ||||
| 19 | Parma Calcio 1913 | ||||
| 20 | FC Crotone |
Spanien La Liga: Wett-Tabellen und Zufallsindikatoren
Hier kannst du die Daten der kompletten La Liga-Saison im .ods-Format herunterladen:
| zufallsindikatoren-esp1-2020-2021-v6.ods |
La Liga: Paarungen 34. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Celta de Vigo | UD Levante | ||||
| 2 | SD Eibar | Deportivo Alaves | ||||
| 3 | FC Elche | Atletico Madrid | ||||
| 4 | SD Huesca | Real Sociedad | ||||
| 5 | Real Madrid | Osasuna | ||||
| 6 | Real Valladolid | Betis Sevilla | ||||
| 7 | FC Villarreal | FC Getafe | ||||
| 8 | Granada CF | FC Cadiz | ||||
| 9 | FC Valencia | FC Barcelona |
La Liga: Zufallsindikatoren nach dem 33. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Atletico Madrid | ||||
| 2 | FC Sevilla | ||||
| 3 | Granada CF | ||||
| 4 | Real Madrid | ||||
| 5 | Betis Sevilla | ||||
| 6 | FC Barcelona | ||||
| 7 | FC Cadiz | ||||
| 8 | FC Elche | ||||
| 9 | UD Levante | ||||
| 10 | Osasuna | ||||
| 11 | Real Sociedad | ||||
| 12 | FC Valencia | ||||
| 13 | FC Villarreal | ||||
| 14 | Deportivo Alaves | ||||
| 15 | Celta de Vigo | ||||
| 16 | Athletic Bilbao | ||||
| 17 | FC Getafe | ||||
| 18 | Real Valladolid | ||||
| 19 | SD Huesca | ||||
| 20 | SD Eibar |
La Liga: Paarungen 33. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Heim | Gast | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FC Elche | UD Levante | ||||
| 2 | Real Valladolid | FC Cadiz | ||||
| 3 | FC Valencia | Deportivo Alaves | ||||
| 4 | Real Madrid | Betis Sevilla | ||||
| 5 | SD Huesca | FC Getafe | ||||
| 6 | FC Villarreal | FC Barcelona | ||||
| 7 | Celta de Vigo | Osasuna | ||||
| 8 | FC Sevilla | Granada CF | ||||
| 9 | Athletic Bilbao | Atletico Madrid | ||||
| 10 | SD Eibar | Real Sociedad | ||||
| N1 | Athletic Bilbao | Real Valladolid | ||||
| N2 | FC Barcelona | Granada CF |
La Liga: Zufallsindikatoren nach dem 32. Spieltag (^zum Inhaltsverzeichnis)
| # | Mannschaft | WTB | OTV+1 | OTV-xG | ø |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Atletico Madrid | ||||
| 2 | FC Sevilla | ||||
| 3 | Real Madrid | ||||
| 4 | Granada CF | ||||
| 5 | FC Barcelona | ||||
| 6 | Betis Sevilla | ||||
| 7 | FC Cadiz | ||||
| 8 | UD Levante | ||||
| 9 | Osasuna | ||||
| 10 | FC Elche | ||||
| 11 | FC Valencia | ||||
| 12 | Real Sociedad | ||||
| 13 | Deportivo Alaves | ||||
| 14 | FC Villarreal | ||||
| 15 | Celta de Vigo | ||||
| 16 | Real Valladolid | ||||
| 17 | Athletic Bilbao | ||||
| 18 | FC Getafe | ||||
| 19 | SD Huesca | ||||
| 20 | SD Eibar |
Die Berechnung von WTB (die Wett-Tabelle) mit Beispiel (^zurück zum Inhaltsverzeichnis)
Für WTB berechne ich zunächst einen Punkterwartungswert, den ich aus der Closing Line der Dreiwegquoten (1X2) ermittle. Diesen gleiche ich mit den real erzielten Punkten ab. Die über die gesamte Saison addierten Unterschiede für jedes Team bilden den WTB-Wert.
Schritt für Schritt sieht der Prozess aus wie folgt:
Zunächst normalisiere ich die Pinnacle-Dreiwegquoten auf 100%. Dafür ermittle ich zunächst den Overround, der aus den addierten implizierten Wahrscheinlichkeiten aller möglichen Spielausgänge berechnet wird - bei 1X2 sind das Heimsieg, Unentschieden oder Auswärtssieg. Die Normalisierung auf 100% erreiche ich nun, in dem ich alle implizierten Wahrscheinlichkeiten durch den Overround teile.
Ein praktisches Beispiel: Köln gegen Leverkusen
Am 27. Spieltag der Saison 2017/18 traf Köln auf Leverkusen, und so sieht für diese Begegnung die Normalisierung der Pinnacle Closing Line aus:
| 1. FC Köln | Unentschieden | Bayer Leverkusen | Summe | |
|---|---|---|---|---|
| Quote (CL) | 4.94 | 4.25 | 1.70 | - |
| 1/Quote | 0.202 | 0.235 | 0.588 | 1.026 |
| 1/Quote/Summe | 0.197 | 0.229 | 0.573 | 1.000 |
Der Punkterwartungswert beider Teams berechnet sich nach diesem Schema:
- Siegwahrscheinlichkeit * 3 Punkte + Unentschiedenwahrscheinlichkeit * 1 Punkt + Niederlagenwahrscheinlichkeit * 0 Punkte
Daher kommst du in dieser Partie für Köln und Leverkusen auf folgende Punkterwartungswerte:
| 1. FC Köln | Unentschieden | Bayer Leverkusen | Summe | |
|---|---|---|---|---|
| 1/Quote/Summe | 0.197 | 0.229 | 0.573 | - |
| Punkte Köln | 3 * 0.197 | 1 * 0.229 | - | 0.820 |
| Punkte Leverkusen | - | 1 * 0.229 | 3 * 0.573 | 1.948 |
Den WTB-Wert für jedes Team berechnest du, in dem du von den real erzielten Punkten den Punkterwartungswert abziehst. Im Beispiel sähe diese für jeden möglichen Spielausgang so aus:
| Szenario | WTB-Wert Köln | WTB-Wert Leverkusen |
|---|---|---|
| Köln gewinnt | 3 – 0.820 = +2.180 | 0 – 1.948 = -1.948 |
| Unentschieden | 1 – 0.820 = +0.18 | 1 – 1.948 = -0.948 |
| Bayer Leverkusen gewinnt | 0 – 0.820 = -0.820 | 3 – 1.948 = +1.052 |
Diese WTB-Werte addierst du für jedes Team für die gesamte Saison, und kannst so eine Zufallstabelle für die gesamte Saison erstellen. Für jede Paarung kannst du dann die Werte beider Teams vergleichen.
Die Berechnung von OTV+1 (^zum Inhaltsverzeichnis)
Der Gedanke hinter OTV+1 ist sehr einfach: Wenn ein Team besonders viele Spiele mit einem Tor Unterschied gewinnt, deutet das auf Glück hin – insbesondere, wenn man dies in Bezug zur insgesamt gesammelten Anzahl von Punkten setzt. Seit der letzten Saison (2019/20) habe ich OTV+1 überarbeitet und beziehe jetzt auch Unentschieden in die Rechnung ein. So funktioniert OTV+1 jetzt:
- Spiele mit zwei oder mehr Toren Unterschied werden nicht berücksichtigt
- Siege mit einem Tor Unterschied: +2 Punkte
- Unentschieden: -1 Punkt
- Niederlagen mit einem Tor Unterschied: -1 Punkt
Der Hintergedanke: Ein Sieg mit einem Tor Unterschied bringt dem Team zwei Extrapunkte, die es mit ein wenig mehr Pech nicht gegeben hätte. Bei einem Unentschieden gewinnt ein Team einen Punkt der durch Pech leicht verloren gegangen wäre, aber umgekehrt hat es auch zwei mögliche Punkte verloren, was einem Saldo von -1 entspricht. Bei einer Niederlage mit einem Tor schließlich hätte es nur ein Tor mehr gebraucht, um einen Punkt zu ergattern, entsprechend gibt es auch in diesem Fall -1.
Um OTV+1 zu berechnen, nimmst du den Saldo aller so gesammelten Plus- und Minupunkte im Saisonverlauf und teilst sie durch die real gesammelten Punkte. Falls ein Team noch keine Punkte geholt hat, teilst du den Wert durch 1 (um die mathematisch unmögliche Division durch Null zu vermeiden).
Formel:
- OTV+1 = (Saldo Plus-/Minuspunkte) / Punktzahl
Die Berechnung von OTV-xG (^zum Inhaltsverzeichnis)
Der Hintergedanke bei OTV-xG ist, anhand der Schussqualität zu ermitteln, welches Team mit dem real erzielten Ergebnis eher Glück und welches eher Pech gehabt hat. Maßgeblich ist dafür die Differenz zwischen den xG-Werten beider Teams und dem tatsächlichen Spieleregbnis. All das wird wie immer über den Saisonverlauf hinweg addiert.
Früher habe ich an dieser Stelle den Zufallsindikator OTV-S verwendet, dessen Berechnung allerdings relativ kompliziert ist und verschiedene Schritte und Komponenten beinhaltet. Einen ähnlichen und sogar besseren Effekt erziele ich mit der Verwendung der mittlerweile weit verbreiteten xG - den expected Goals bzw. Torerwartungswerte.
Allerdings sind nicht alle xG-Werte, die du im Internet findest, gleichermaßen hochwertig. Welche Kriterien für den xG-Wert eine Rolle spielen, kann sich je nach Erhebungsquelle stark unterscheiden. Während viele Seiten lediglich die Schussposition und das verwendete Körperteil berücksichtigen, betrachtet beispielsweise Statsbomb auch den Kontext.
Wenn beispielsweise bei einem Schuss das Tor komplett verwaist ist, sind die Erfolgschancen naturgemäß besser, als wenn Torhüter und Abwehr in Position sind. Dennoch ist dies ein Aspekt, den viele xG-Quellen eher vernachlässigen. Das hat hauptsächlich Kostengründe, weil die Datenerhebung mit Kontexteinordnung einen anderen personellen und technischen Aufwand erfordert.
Die Seite Football Reference führt diesen Aspekt genauer aus (auf englisch).
Meine Datenquellen für die xG-Werte
Ich verwende folgende xG-Quellen für die Berechnung von OTV-xG:
- Statsbomb (via Football Reference): Bundesliga, Premier League, La Liga, Serie A, Ligue 1, MLS
- Infogol: 2. Bundesliga, Brasilien Serie A/B, Eredivisie, England Championship/League One/League Two, Ligue 2, Serie B, Portugal Primeira, La Liga 2
- Footystats für alle anderen Ligen
Zwar fallen Footystats und Infogol qualitativ im Verhältnis zu Statsbomb klar ab, allerdings benötigen die Zufallsindikatoren keine exakte Werte, um wie gewünscht zu funktionieren: Sie zeigen nur eine generelle Richtung an, die ein paar Ungenauigkeiten verträgt.
Fußnoten:
[1] Wichtig: Diese Formel solltest du nur dann zur Berechnung der Standardabweichung verwenden, wenn du jeden Wert der Gesamtpopulation kennst, so wie das bei einer Liga der Fall ist. Falls nur eine Stichprobe vorliegt, nimm die Formel STABW, sonst erhältst du verzerrte Ergebnisse.
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