Methodik
11Stat ist eine Plattform für Fußball-Datenanalyse, die Spiele mit drei unabhängigen Wahrscheinlichkeits-Engines, transparenten Datenquellen und Kalibrierungsprüfungen modelliert; jedes Ergebnis ist ein analytisches Modellsignal, niemals eine Wettberatung oder ein garantierter Ausgang.
Die Modelle und Engines, die wir einsetzen
Statt einer einzigen 'Zauberformel' betreibt 11Stat drei unabhängige Engines, die sich gegenseitig überprüfen. Ob diese Engines bei einem Markt übereinstimmen oder nicht, ist für uns ein ebenso wichtiges Signal wie die Wahrscheinlichkeit selbst — wir nennen es Modellübereinstimmung.
- SHARP-Engine (Poisson + Dixon-Coles): Leitet die Erwarteten Tore (xG) als gewichtete Mischung aus Saisonleistung, aktueller Form und heim-/auswärtsspezifischer Form ab (etwa 40 % Saison, 40 % allgemeine Form, 20 % spezifische Form), erstellt eine Poisson-Ergebnismatrix und wendet anschließend die Dixon-Coles-Korrektur an, damit niedrige Ergebnisse ihrer tatsächlichen Häufigkeit entsprechen.
- 888-Engine (Elo + Form): Modelliert die Mannschaftsstärke über ein Elo-Rating und das Momentum über eine Punkte-pro-Spiel-Kennzahl (PPG), die jüngere Spiele stärker gewichtet.
- Advanced-Engine (bivariate Poisson): Nutzt eine Poisson-Verteilung mit zwei Variablen und einem gemeinsamen Abhängigkeitsparameter (rho) samt Feinabstimmung niedriger Ergebnisse, sodass Heim- und Auswärtstore nicht als vollständig unabhängig behandelt werden.
Das Ergebnis jeder Engine wird in Märkte wie das Spielergebnis (1X2), Torlinien (Über/Unter 1.5/2.5/3.5 Tore), Treffer beider Teams (BTTS), Halbzeit/Endstand und Gesamttor-Bänder umgewandelt. Die drei Engines werden pro Markt verglichen, und wie viele übereinstimmen, fließt direkt in die Konfidenz-Kennzeichnung des Ergebnisses ein.
Datenquellen und Aktualität
Die Modelleingaben stammen von einem Live-Anbieter für Sportdaten: Spielpläne, abgeschlossene Spielergebnisse und Buchmacher-Wettquoten. Wir verwenden keine synthetischen oder frei erfundenen Quoten; existiert für ein Spiel kein realer Marktpreis, wird dieser Markt aus jeder Wertberechnung ausgeschlossen.
- Spielhistorie: Für jede Mannschaft nutzen wir die jüngsten Spiele (typischerweise die letzten rund 12 Begegnungen).
- Point-in-Time, leckagefreies Design: Bei der Modellierung eines Spiels berücksichtigen wir ausschließlich Partien, die vor dem Anpfiff dieses Spiels ausgetragen wurden. Das verhindert vorausschauende Datenlecks.
- Echte Quoten: Wert und Edge werden nach Möglichkeit gegen echte Buchmacher-Wettquoten berechnet. Bei Märkten, deren Quoten sich nicht immer abrufen lassen (z. B. Halbzeit/Endstand und Gesamttor-Bänder), ist der verwendete Preis eine Schätzung und wird im Ergebnis klar gekennzeichnet, sodass der 'Wert' dieses Marktes nur als Richtwert behandelt wird.
Fehlt einem Spiel ausreichende Historie (zum Beispiel weniger als 3 vorherige Partien) oder liegen keine Quoten vor, gibt das System bewusst 'kein Signal' zurück. Wir füllen keine Lücken, um eine erzwungene Vorhersage zu erzeugen.
Kalibrierung: Wahrscheinlichkeiten näher an die Realität bringen
Rohe Modellwahrscheinlichkeiten sind meist überzuversichtlich. Die Kalibrierung ist der Schritt, der sie korrigiert, mit dem Ziel: 'Wenn wir 70 % sagen, tritt es auf lange Sicht auch tatsächlich in etwa 70 % der Fälle ein.'
- Schrumpfung im Logit-Raum: Für jeden Markt werden die Wahrscheinlichkeiten im Logit-Raum mit einer Platt-artigen Transformation und einer Steigung knapp unter 1 sanft in Richtung 0,5 gezogen. Das reduziert die Überzuversicht und bewahrt zugleich die Rangfolge.
- Gelernter Marktfaktor (Bayes'sche Schrumpfung): Die Differenz zwischen beobachteter Trefferquote und vorhergesagter Wahrscheinlichkeit baut mit der Zeit einen Korrekturfaktor auf. Bei kleiner Stichprobe wird der Faktor in Richtung neutral (1,0) gezogen; mit zunehmenden Daten nähert er sich der beobachteten Quote an. Der Faktor ist durch ein symmetrisches Band (≈0,85–1,15) begrenzt, sodass er sowohl Über- als auch Unterzuversicht korrigieren kann.
Dieses Design ersetzt eine ältere, fehlerhafte Umsetzung, die stillschweigend rund 5 % von jeder Wahrscheinlichkeit abgezogen hat. Das Ziel ist eine ehrliche Wahrscheinlichkeit, keine Manipulation.
Backtesting und simulierter ROI (kein echter Gewinn)
Wir messen die Modellqualität mit einem leckagefreien Backtest über historische Spiele. Der ROI und die Trefferquote sind hier simulierte, reine Papier-Qualitätskennzahlen — es handelt sich nicht um Renditen mit echtem Geld, und sie garantieren keine künftige Leistung.
- Brier-Score: Misst die Wahrscheinlichkeits-Kalibrierung (0 = perfekt, 0,25 = nichtssagend). Ein Wert über 0,25 löst eine Kalibrierungswarnung aus.
- Stichproben-Schwelle: Ein Markt benötigt mindestens 20 ausgewählte Signale, bevor seinem ROI/seiner Trefferquote vertraut wird; Summen unter 80 werden als 'noch nicht verlässlich' gekennzeichnet.
- Konzentrationsprüfung: Entfällt auf einen einzelnen Markt mehr als 55 % der Auswahlen, wird er als Overfitting-Risiko markiert.
- Marktgesundheit: Märkte mit negativem ROI über zwei aufeinanderfolgende Backtests oder mit hohem Kalibrierungsfehler werden beim nächsten Durchlauf automatisch deaktiviert (der Gesamttor-Markt ist beispielsweise standardmäßig aus, bis er seinen Wert nachweist).
All diese Prüfungen existieren, um die Schwächen des Modells offenzulegen, statt die Ergebnisse besser aussehen zu lassen, als sie sind.
Bekannte Grenzen und Unsicherheit
Kein Fußballmodell kann die Zukunft kennen. Dies sind die Grenzen, die 11Stat bewusst transparent hält:
- Fußball ist von Natur aus stark varianzbehaftet; über kleine Stichproben kann Glück wichtiger sein als das Modell.
- Kontextvariablen wie Verletzungen, Kaderrotation, Wetter, Schiedsrichter und Motivation lassen sich nicht immer vollständig erfassen.
- Da die Quoten für einige Märkte (Halbzeit/Endstand, Gesamttore) nicht für jedes Spiel verfügbar sind, sind deren Wertberechnungen nur Richtwerte.
- Buchmacher-Wettquoten preisen den Markt meist effizient ein; ein echter Edge auf lange Sicht ist selten und sollte nur behauptet werden, wenn er gegen den Schlusskurs gemessen wurde.
Deshalb wird jedes Ergebnis mit einer Risikostufe und einer Konfidenz-Kennzeichnung ausgeliefert — wir machen die Unsicherheit sichtbar, statt sie zu verbergen.
Produktgrenze: Datenanalyse, kein Wetten
11Stat ist eine Plattform für Fußball-Datenanalyse und Modellbewertung; es ist kein Wettanbieter, Coupon-Verkäufer oder Glücksspiel-Automatisierungswerkzeug. Genau hier wird der Unterschied zwischen 'Fußballvorhersagen' und 'datengetriebener Analyse' konkret.
- Unsere Ergebnisse sind analytische Signale — Wahrscheinlichkeitsmodelle, Erwartete Tore, Modellübereinstimmung und Risikostufe — keine Anweisung, einen Einsatz zu tätigen.
- Wir stellen keinen Ausgang jemals als 'garantiert', 'sicher' oder als 'todsicheren Tipp' dar, denn Wahrscheinlichkeit trägt per Definition Unsicherheit in sich.
- ROI und Trefferquote sind Qualitätskennzahlen einer Simulation, kein Versprechen von Gewinnen mit echtem Geld.
Kurz gesagt: Wir sagen Ihnen nicht, worauf Sie wetten sollen. Wir zeigen Ihnen transparent, was die Daten sagen, wie zuversichtlich das Modell ist und wie treffsicher es historisch war. Die Entscheidung — und die Verantwortung — verbleiben vollständig bei Ihnen.
Häufig gestellte Fragen
Ist 11Stat eine Wett-Website?
Nein. 11Stat ist eine Plattform für Fußball-Datenanalyse und Modellbewertung. Sie nimmt keine Wetten an, verkauft keine Coupons und bietet keine Glücksspiel-Automatisierung; sie erstellt ausschließlich Wahrscheinlichkeitsmodelle und analytische Signale.
Ist der angezeigte ROI echter Gewinn?
Nein. ROI und Trefferquote sind simulierte, reine Papier-Qualitätskennzahlen aus Backtests über historische Spiele. Sie stellen keine Renditen mit echtem Geld dar und garantieren keine künftige Leistung.
Welche Modelle setzen Sie ein?
Drei unabhängige Engines: eine SHARP-Engine auf Basis von Poisson + Dixon-Coles, eine 888-Engine auf Basis von Elo + Form und eine Advanced-Engine auf Basis einer bivariaten Poisson-Verteilung. Die Ergebnisse werden pro Markt verglichen.
Wie kalibrieren Sie Wahrscheinlichkeiten?
Die Wahrscheinlichkeiten werden im Logit-Raum sanft geschrumpft und durch einen gelernten Marktfaktor angepasst, der die beobachtete Trefferquote widerspiegelt und bei kleinen Stichproben in Richtung neutral gezogen wird. Die Kalibrierung messen wir mit dem Brier-Score.
Wie aktuell sind die Daten, und sind sie leckagefrei?
Die Daten stammen von einem Live-Anbieter für Sportdaten, und jedes Spiel wird ausschließlich anhand von Partien modelliert, die vor seinem Anpfiff ausgetragen wurden (Point-in-Time). Das verhindert vorausschauende Datenlecks.