Relative Abweichung: English Premier League 2005 bis 2010 – Graphische Darstellung
Die Auswahl der Picks, welche ich am 12.2.2011 und 19.2.2011 veröffentlicht habe (mit einer Erfolgsquote von über 32% Gewinn per Runde), sind auf Abweichungen basiert, also auf „Fehlern“, die in einer Reihe an erwarteten Ereignissen völlig natürlich sind.
Die im Markt verfügbaren Wettquoten können Abweichungen nicht immer voll berücksichtigen, und daher sind langfristig gewinnbringe Picks möglich, indem man Statistiken analysiert und sich dann die Spiele raussucht, in denen der Markt Abweichungen von der Normalverteilung nicht genügend berücksichtigt und daher offensichtliche “Fehler” in den Quoten sind.
Diese Artikelserie befasst sich mit der Vorgehensweise für das Aussuchen von Spielen und Identifizieren von “Fehlern” in Marktquoten. Auch veröffentliche ich wöchentlich Picks, die auf Grundlage dieser Analyse gemacht werden, und setze diese einem Praxistest aus.
Kalkulation von Wettquoten
Wettquoten im Markt basieren auf der statistischen Erwartung eines Ereignisses, also dem Durchschnittswert der historischen Fußballspielergebnisse ( = bekannter Wert ).
Zur Vereinfachung und Klarmachung wie Wettquoten kalkuliert werden und als Rechenbeispiel sage ich an dieser Stelle einfach mal, dass es keinen Unterschied gibt, ob starke oder schwache Teams gegeneinander antreten, und vernachlässige auch sämtliche anderen Faktoren, die es noch so gibt während einer Spielzeit. Das ist total falsch, und echte Mathematiker unter meinen Lesern werden jetzt wahrscheinlich den Kopf schütteln; aber ich sage mal einfach an dieser Stelle, dass Wettquoten für jedes Spiel während der gesamten Saison immer gleich sind.
Dann würden die Wettquoten wie folgt aussehen:
Wettquoten Kalkulation: English Premier League 2005 bis 2010
Die Formel für die Berechnung von Wettquoten ist wie folgt:
Heim: 48.16% Wahrscheinlichkeit ergeben einen Kurs von 2.08 (1 geteilt durch 48.16%)
Die Minimumquoten werden wie folgt berechnet:
Heim: 2.08 errechnete Quote multipliziert mit (1 minus relative Abweichung 4.14%) = 1.99
Die Maximumquoten werden wie folgt berechnet:
Heim: 2.08 errechnete Quote multipliziert mit (1 plus relative Abweichung 4.14%) = 2.17
Übersetzt in praktische Anwendung heißt das, entweder man legt das Heimteam zu einem Preis von unter 1.99 bzw. platziert Wetten zu Quoten höher als 2.17, um langfristig und in jedem Jahr einen Gewinn zu machen. Statistisch gesehen ist man damit immer auf der gewinnbringenden Seite.
Könnte man so auch Quoten für einzelne Mannschaften errechnen? Indem man guckt wie einzelne Mannschaften z.B. Bayern München zuhause gespielt hat, statt wie oben im Beispiel die gesamte Liga? Um die Heimquote für Bayern zu berechnen, würden wir dann die Durchschnittlichen Siege zu Hause nehmen + die Auswärtsniederlagen des gegners und dann die relative Abweichung einbauen? Möglich? oder Ansatz Falsch?
Hallo Sam,
ja, nicht nur „könnte“ man so auch Quoten für einzelne Mannschaften errechnen, sondern, man errechnet diese genau so! Man schaut wie einzelne Mannschaften z.B. Bayern München zuhause, spielen, und kombiniert das mit den Team, gegen das sie antreten. Um dann die Heimquote zu berechnen, nehmen wir dann die durchschnittlichen Siege zu Hause + die Auswärtsniederlagen des Gegners und bauen die relative Abweichung ein. Ja, total korrekt geschlussfolgert!
Dein Kommentar sagt mir jedoch, dass du nicht im Besitz meines Kurses (Wettkurs – Wetten auf Mehr als / Weniger als X Tore) bist. Liege ich da richtig? Denn in diesem geht’s um die Quotenberechnung für einzelne Mannschaften. Ich erkläre da lang und breit wie man das alles rechnet. Im Kurs geht’s zwar “nur” um Torverteilungen, denn beim 1×2 Wetten gibt’s noch etwas mehr zu beachten, aber er ist ein hervorragender Startpunkt.
Kennst du die beiden Artikel hier?
Tore in der Bundesliga: Abweichung vom Mittelwert & Standardabweichung
Andere Länder, andere Sitten – Tor Statistik Bundesliga, Premier League, Le Championnat & Eredivisie
Sollten deine English Kenntnisse nicht von schlechten Eltern sein, dann lege ich jedoch die englische Version ans Herz. Diese ist nicht nur wesentlich besser formatiert, sondern viele Fragen sind wesentlich detailierter beantwortet.
Ich hatte den Kurs zuerst auf Deutsch geschrieben hatte, dann hat diesen ein Übersetzer aus dem Finanzbereich übersetzt, und schließlich hat mein Mann editiert. Es ist somit das Werk dreier Leute geworden, was dem Kurs echt gut getan hat. Er ist toll wie er ist im Deutschen, aber im Englischen ist er ein Kunstwerk geworden. 🙂
welche daten sollte man bei einem aufsteiger verwenden von 25 spielen!? beispiel Hertha BSC..2013/14 —> 1.Bundesliga, 2013/12 —-> 2. Bundesliga, 2012/11 —> 1. Bundesliga
die daten von der zweiten liga oder die von der ersten liga 2012/11??
und lässt sich trotzdem das programm verwenden, wenn es kaum h2h daten gibt??
Es ist schon herausfordernd genug, einigermaßen akkurate Vorhersagen für Spiele mit einer H2H History zu erstellen, aber Spiele mit Aufsteigern… Mann oh Mann!
Man muss Riesen Portfolios an Wetten haben, so dass Durchschnittswerte der letzten Saison eine Rolle spielen.
Ich empfehle die Finger davon lassen!