Lohnt es, Wettquoten zu berechnen? Sind Wettquoten immer fair?


Young woman opening empty coin purse / Junge Frau, die eine leere Geldbörse öffnetFoto: alexkatkov (Shutterstock)

Wettquoten, welche die theoretische (berechnete) Wahrscheinlichkeit präsentieren, werden als „faire“ Wettquoten bezeichnet.

Das Beispiel des Spiels Hamburger SV gegen Dortmund ist kein Ausnahmefall. Es ist nicht einmal ein seltenes Beispiel.

Ich habe für diesen Artikel, mit geschlossenen Augen, einfach das erstbeste Bundesligaspiel mit einem Favoriten als Gastmannschaft gepickt. Es ist sehr, sehr selten, dass Favoriten bei Auswärtsspielen fair bepreist werden.

An dieser Stelle kommt Psychologie ins Spiel. Ein Team, welches ein eindeutiger Favorit ist, wird auch bei Auswärtsspielen als Favorit erwartet. Der „normale“ Sportwetter“ unterscheidet nicht zwischen Heim- und Auswärtsperformance.

Achtung! Jetzt bitte aber nicht davon ausgehen, dass Wettquoten für jede Mannschaft, welche als „Favorit“ in einem Auswärtsspiel ausgepreist ist, nach unten reduzierte Wettquoten sind. Manchmal ist es auch andersrum.

Wettquoten – Woher soll man wissen, ob diese ‚fair‘ sind?

In Anbetracht dessen, dass viele Wege nach Rom führen (man also verschiedene Methoden zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten anwenden kann) und auch jede Berechnung „Fehler“ hat (Abweichungen der prognostizierten Wahrscheinlichkeit von den tatsächlich beobachteten Ergebnissen) gilt als Daumenregel, dass Wettquoten innerhalb eines Korridors von +/- 5% der selbst berechneten Wahrscheinlichkeit als „fair“ bezeichnet werden können.

Der Value Bet Detector, mit welchem ich das Beispiel berechnet habe, hat für Heim-Unentschieden-Auswärts eine „Fehlerquote“ von nur rund 3%.

Für das konkrete Beispiel, Spiel des Hambuger SV gegen Dortmund, bedeutete das, dass, wenn der Sportfreund immer wieder auf ähnliche Konstellationen wetten würde, er eine Trefferquote für den Gast (Dortmund) irgendwo zwischen 38% und 44% (41% +/- 3%) erwarten würde.

Das heißt, dass jede Wettquote zwischen 2,27 und 2,63 als „fair“ bezeichnet hätte werden dürfen. Jedoch nicht 1,57 !

Diejenigen, die sich aufs Layen von Favoriten in Auswärtsspielen spezialisiert hatten, hatten in diesem Spiel eine herrliche „Valuewette“ vor sich.

Pflichtmathematikunterricht für Wettenden

Es tut mir wahnsinnig leid, aber für jemanden, der ernsthaft daran interessiert ist, mit Wetten einen Gewinn zu erzielen, dem bleibt nichts anderes übrig, als sich ein gründliches Wissen und praktisches Verständnis von Wettquotenberechnung anzueignen.

Leider gehört Mathematik nicht gerade zu den Lieblingsfächern vieler Schüler, und es ist fraglich, ob Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung überhaupt (und wie) behandelt wurde.

Wer jedoch ein Gewinner sein will, muss sich zwingen, alles, was nur irgendwie geht, über Wahrscheinlichkeiten und Wettquoten zu lernen. Oder man trifft die Entscheidung, dass Sportwetten einfach nur ein Glücksspiel „zu Unterhaltungszwecken“ ist und freut sich dann (ehrlich!) darüber, dass man auf Dauer mehr verliert als gewinnt.

Wer jedoch sein Geld in der Tasche schätzt, sollte sich davor hüten, auf Bauchgefühl allein zu tippen und auf die nächste „Glückssträhne“ zu hoffen.

Solange Sportwetter unwissend bleiben, sehen Buchmacher ihre Unternehmen wachsen, während Wetter dafür zahlen.

Wer einen Fehler nicht korrigiert, begeht einen zweiten

Wettquoten sind Preise für Wetten, welche sehr selten die wahren Wahrscheinlichkeiten eines Ereignisses darstellen. Für die Mehrzahl der im Markt angeboten Wetten, sind die Preise entweder über- oder unterbewertet.

Nicht nur die Fähigkeit, Wettquoten (Preise) zu vergleichen, ist von Bedeutung für Wetterfolg, sondern vor allem ein tiefes Verständnis von Wahrscheinlichkeiten und Quotenkalkulation. Ohne dieses Wissen, sind Wetter dazu verdammt, mehr Geld zu verlieren als zu gewinnen.

Doch bevor der Wettfreund sich entscheidet, sich tief in Wettquotenberechnung zu vertiefen, sollte er/sie sorgfältig erwägen, ob es in der Tat die beste Nutzung seiner/ihrer Zeit ist. Auch wenn es den Eindruck macht, dass es gar nicht so schwer ist, ich versichere, dass die Lernkurve sehr, sehr steil, lang und haarig ist.

Vielleicht gibt es ja andere Dinge, auf welche man sich konzentrieren könnte, um Geld zu verdienen? Es gibt viele profitable und garantiert besser sozial akzeptierte und auch interessante Beschäftigungen.

Falls ich dich nicht überreden konnte, deine Hände vom Wetten zu lassen und du allen Ernstes versuchen willst, die Buchmacher zu schlagen und Geld mit Wetten zu verdienen…

Lese meine anderen Artikel zu diesem Thema – und wenn du es wirklich ernst meinst, erwäge den Kauf meines Wettkurses und Value Bet Detectors.

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Last Update: 1 März 2018

Kategorien:Lernzentrum Wettquoten Kalkulation Wettratgeber



11 Responses to “Lohnt es, Wettquoten zu berechnen? Sind Wettquoten immer fair?”

  1. 25 Dezember 2017 at 7:51 pm #

    Hallo, ab wann ist Value Wetten rentabel? Gibt es da Statistiken? Wieviel Wetten sollte man tätigen damit man langfristig Geld verdient(im Monat, im Jahr?)? Ist das mit deiner Valuesoftware möglich zu erreichen?
    Danke für die Antwort und einen guten und erfolgreichen Start im neuen Jahr.

    • 26 Dezember 2017 at 9:04 am #

      Hallo Tobias,

      Es ist keine Software, die ich anbiete. Meine Produkte sind Lernmaterial (Kurs) und Exceltabellen zur Weiterbildung von Wettfreunden.

      Valuewetten kann ab der ersten Wette rentabel sein, wenn man weiß, was man macht. Denke an eine Firma als Analogie… diese kann ab dem ersten Tag rentabel sein, wenn die Geschäftsführung Ahnung vom Geschäft hat, oder jahrzehntelang nicht, wenn falsch geführt.

      Ich unterrichte Businessdenken im Zusammenhang mit Wetten und stelle dafür auch Tools zur Verfügung.

      Auch dir einen erfolgreichen Start ins Neue Jahr!

  2. 22 August 2017 at 10:41 am #

    Anmerkung zu meinem Beitrag gerade:
    Ich habe geschrieben TrueOdd>MarktOdd. Meinte natürlich dass die Marktquote größer sein muss bzw die TrueProbability. Aber das ich das meinte kannst du dir ja sicherlich denken, alles andere wäre ja Schwachsinn

  3. 22 August 2017 at 10:36 am #

    Hallo Fussballwitwe

    Habs jetzt mal hierhin geschrieben, kann aber auch genauso gut in die Valuecalculator Kommentare. Ist sehr ausführlich, lass dir also ruhig Zeit- ich kann warten 🙂

    Vom 11.05.2017 bis heute (22.08.2017) hab ich genau 999 Spiele analysiert, die meisten davon in ersten Ligen. Anfangs waren auch einige Zweitligaspiele dabei, häufig erfüllen die aber eh nicht die H2H Kriterien weshalb ich das jetzt auf GER2, ENG2 und FR2 beschränkt habe. Sonst alles quer durch die Welt: Venezuela, Chile, Japan, Korea, Schweden, Irland, USA – im Mai auch noch die auslaufenden europ. Ligen die jetzt wieder einsetzten. Ich beachte nur Fulltime-Ergebnisse was das ganze deutlich verschnellert und habe die Tabelle angepasst um die Geschwindigkeit beim eintragen zu erhöhen und zu vereinfachen.

    Die ausgefüllten Tabellen habe ich alle einzeln abgespeichert. Mithilfe eines Excelmakros, dass eine Datei nach der anderen öffnet und jeweils eine definierte Zeile herauskopiert und in ein externes Dokument kopiert habe ich jeweils die 1X2 Zeilen, die auch oben in dem Artikel zu sehen sind alle untereinander in einer Exceltabelle mit Ergebnissen schnell und automatisch kopiert (5 min Zeitaufwand). Jetzt kann ich da ordentlich mit rumspielen und Was-wäre-wenn-Betrachtungen durchführen.

    (Anmerkung: 278 Spiele sind noch nicht in der Datenbank, weil ich immer zu faul bin nach dem Spiel die Ergebnisse einzutragen, und vorher automatisch auszulesen ergibt keinen Sinn, da die Exceltabelle dann nicht erkennt ob die Wette gewonnen oder verloren wäre: Also 999-278=721 Spiele)

    Ich hab mir angeschaut was passiert wäre wenn ich blind auf alle Wahrscheinlichkeiten zwischen 30-40%, 40-50%, etc. gesetzt hätte, egal ob pro Spiel mehrere in das Cluster fallen oder nicht -> den Mittelwert der erwarteten Wahrscheinlichkeiten hab ich mit den tatsächlichen Spielausgängen verglichen und komme je nach Wahrscheinlichkeitscluster auf Abweichungen zwischen 0.5% und 5%. Die Spiele pro Kategorie variieren natürlich enorm. Aber Grundsätzlich würde ich sagen, dass das doch annehmbare Werte sind.

    Auf all das zu Wetten würde jedoch zu einem Verlust führen – Die Schlussfolgerung: Ich nehme mir Spiele raus und wette auf alles in dem der Markt die Quoten xy% schlechter einschätzt.

    Problem an der Sache: So richtig funktioniert das nicht!

    Beispiel am 20-30% Cluster weil dort die meisten Spiele sind und es das mit Abstand genauste ist:
    Bei einem erwarteten Mittelwert von 25.05% liegt der tatsächliche beim blinden Wetten auf alles im Cluster (auch mal 2 Wetten pro Spiel wenn es so sein sollte) bei 25.71%. Mit 10€ Wetten stehen 4450€ Verloren den 4420€ Gewonnen gegenüber (Soweit nicht schlimm).

    Jetzt setze ich das Kriterium dass TrueOdd > MarktOdd: Die Hitrate sinkt zwar auf 23.87%, es bleiben aber auch nur noch 243 statt 599 Spiele, und ein kleiner Gewinn wäre trotzdem drin, wäre also auch im Rahmen.

    Jetzt sage ich TrueOdd > MarktOdd * 1.1: Die Hitrate sinkt weiter auf 19.19% und liegt jetzt ausserhalb des Clusters (Weiteres erhöhen das Values ändert daran nichts) – Die Spielanzahl dabei liegt nur noch bei 172. Auch hier wärs noch ein leichter Gewinn, in den meisten anderen Clustern kommt man so aber nicht ins Plus.

    Das ganze ergibt für mich leider absolut keinen Sinn. Am Anfang sahen die Berechnungen so gut aus. Aber trotz deutlichen Abweichungen zwischen True- und Marktquote kommen keine höheren Gewinne Zustande.

    Meinst du das ganze hat einfach mit der abnehmenden Spielanzahl zu tun und 243/172 Spiele sind nicht genung? Wobei in anderen Clustern diese Spielanzahl beim „Blinden Wetten“ wie oben beschrieben voll ins Cluster trifft mit 0.5-5% Abweichung.

    Ich hätte das ganze gerne mit einem anderen Cluster mit höheren Eintrittswahrscheinlichkeiten gemacht, aber da bleiben deutlich weniger Spiele: Bsp (50-60% Blind): Erwartet: 54.76%, Tatsächlich: 51.41% (177 Wetten). Mit Value „TrueOdd > MarktOdd * 1.05“ nur noch Tatsächlich: 38.96% Hitrate (77 Wetten). Eine deutliche Abnahme. Weitere Erhöhungen der Abweichung verhalten sich analog.

    Also nochmal die Frage: Woran liegt es, dass die erwarteten Eintrittswahrscheinlichkeiten die tatsächlichen widerspiegeln. Wenn ich mit dieser Annahme auf die „guten“ Quoten Spiele, jedoch sinkende Hitraten und viel wichtiger, keine entsprechenden Gewinne erziele.

    War ein langer Text, hoffe du hast alles verstanden und würde mich über eine Antwort freuen
    Liebe Grüße

    • 23 August 2017 at 7:03 am #

      Hallo Kai,

      Du musst auch nach Ländern splitten, nicht nur nach Wahrscheinlichkeitsgruppen.

      Ermittle mal den Quotienten von Value I and Value II und suche dann die Gruppen, bei denen ein positiver Rückfluss entsteht.

      Bei den USA beispielsweise, bei den Weniger als 4,5 Toren, muss man einen Quotienten zwischen 7.00 und 15.00 benutzen, bei den Weniger als 1,5 Toren 1.20 bis 1.40

      Die Quotienten sind je nach Wettart und Land unterschiedlich.

      Die Marktquote muss nicht immer höher sein als die berechnete Zeroquote. Das ist ein Denkfehler.

      Wie gut ist denn dein Englisch?

      Du solltest vielleicht nachdenken, dir meinen Kurs zu kaufen: Fundamentals of Sports Betting

      Ich empfehle die englische Version über die deutsche, da während der Übersetzung jede Menge weiterführende Erklärungen hinzugefügt wurden, da mein Mann mitgearbeitet hat.

      Die deutsche Version ist natürlich auch sehr gut, aber die englische ist eine ernsthafte Erweiterung.

      Viele Grüße!

  4. 17 Juni 2016 at 9:21 pm #

    Stimmt. Am Ende kriegt man von den 100 Euro Einsatz nur 4 x 15,70 = 62,80 zurück. Da hat der Buchmacher ordentlich gewonnen (wenn die Wettquoten tatsächlich so aussehen). Fast 40% Umsatzrendite würde ich das nennen… Zum Glück gibt es in der Wirklichkeit Konkurrenz zwischen verschiedenen Wettanbietern, ich schätze, da ist die Spanne nicht ganz so hoch. Lasse mich aber gerne eines anderen belehren.

  5. 13 Juni 2016 at 2:33 am #

    „Wer hat danach mehr in der Tasche. Ich, der Spieler, oder mein Buchmacher?“

    Die Berechnung, die Sie für den Gewinn ausführen, ist schlicht und ergreifend falsch. Bei einer Quote von 1.57 bekommen Sie für 10 Euro Einsatz im Gewinnfall 15,70 Euro zurück. Das heißt, Sie haben also 6 x 10 = 60 Euro verloren, aber 4 x 15,70 = 62,80 Euro gewonnen. Ob Sie oder der Buchmacher nachher mehr Geld in der Tasche haben, hängt von den Gebühren ab, die der Buchmacher verlangt. Wenn sie die 2,80 Euro Nettogewinn übersteigen, dann der Buchmacher – sonst Sie. Im Mittel wahrscheinlich keiner.

    • 15 Juni 2016 at 8:07 am #

      Hi Wolfi,

      wenn ich zu einer Quote von 1,57 wette, und einer 40% Trefferquote… Klar, wenn ich gewinne, erhalte ich 15,70 Euro zurücküberwiesen, aber davon sind 10 € mein Einsatz, also mein eigenes Geld, was ich riskiert habe, und bei einer gewonnen Wette zurückkriege.

      Mach‘ mal nochmal die Rechnung:

      Ich verliere 6 x 10 = 60 Euro, erhalte jedoch nur 4 x 5,70 = 22,80 Euro zurück. Man muss echt kein Mathematiker sein, um auszurechnen, wie die Bank am Ende dieses Experiments aussieht. 😉

  6. 14 Januar 2016 at 4:30 pm #

    Hallo Fussballwitwe,

    ich möchte Sie kurz etwas zur ihrer beispielhaften Berechnung der Wettquoten aus dem „Value-Calculator“ für das Spiel Hamburg – Dortmund fragen.

    Sie haben dort die wahren Quoten 44,27 %(Hamburg) 41,18%(Dortmund) und 14,55%(Draw) errechnet. Wie können Sie auf wahre Quoten kommen, wenn Sie lediglich Statistiken eines Heim/Auswärtssiegs bzw. Unenschieden der letzten 25 Spiele und H2H heranziehen?

    Das sind doch nur zwei Faktoren, die in der Rechnung bei ihnen in die Quote mit einfließen.

    Was ist mit Form der Mannschaften, Stärke der besiegten Gegner, Verletzung und Spielerausfall, Motivation (Trainerwechsel, Wetter) usw.

    So einfach wie in dem Beispiel oben von Ihnen ist doch niemals eine Quotenberechnung. Ich wollte mir das Buch von Ihnen (Wettkurs) zulegen, weil mich interessiert, wie sie an die Berechnung für Mehr / Weniger als x Tore herangehen. Ich hoffe dort ist es nich so simpel, wie in ihrem Beispiel zum Dortmundspiel. Denn so einfach wie im obigen Beispiel ist es definitiv nicht, value zu identifizieren.

    Könnten Sie mir noch was zum obigen Beispiel sagen?

    Viele Grüße
    Cihan

    • 17 Januar 2016 at 8:44 am #

      Ganz so einfach, wie im Artikel dargestellt, ist Quotenberechnung wirklich nicht. Jedoch schätzt der Valuekalulator mit seinen 25 Heim- und Auswärtsspielen und Berücksichtigung der H2H Begegnungen die Chancen mit einer ungewöhnlich guten Genauigkeit ab.

      Form der Mannschaften & Stärke der Gegner… das ist 100% Statistik… einfach nur Auszählen. Der H2H Korrekturfaktor berücksichtigt die sehr gut.

      Verletzung, Spielerausfall… hat keinen Einfluss auf den Ausgang des einzelnen Spiel. Das ist ein Irrglaube, der in den News gelebt wird. Irgendwas müssen ja die Journalisten schreiben, um die Leser am Ball zu halten. Außerdem dient das immer als eine gute Ausrede, wenn ein Team nicht gewinnt.

      Motivation, Trainerwechsel… das ist wieder in den Statistiken enthalten… es ist daher verdammt schwer, die ersten 6 Wochen einer Saison korrekt zu berechnen, da man keine Daten nach der Spielpause hat.

      Wetter… dem wird mehr Einfluss zugeschrieben als es wirklich hat. Dies ist eine Variable, die weggelassen werden kann.

      Es ist übrigens echt nicht schwer, Value zu finden. Der Kurs erklärt dies im Detail.

  7. 9 Januar 2016 at 3:16 pm #

    Wie immer sehr gut erklärt.

    Diese Artikel und dein Value Bet Detector haben mir geholfen, zumindest mittelfristig keine Verluste zu machen – die Gewinne wurden immer dann verzockt, wenn die Emotionen den Blick getrübt haben. -.-

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