Diese Seite legt offen, wie unsere Prognosen entstehen. Nicht weil wir müssen, sondern weil Transparenz der beste Beweis für Seriosität ist.
Unser Prinzip: Ein Tipp wird nur veröffentlicht, wenn die Daten einen echten Value belegen – nicht weil ein Spiel „interessant aussieht“.
Der Data-First Ansatz: Zahlen vor Meinungen
Die Grundlage jeder Analyse bilden quantitative Leistungsdaten. Wir betrachten nicht nur Tabellenplätze oder Ergebnisse der letzten Wochen – wir graben tiefer.
Die Metriken hinter unseren Prognosen
- Expected Goals (xG) misst die Qualität der Torchancen eines Teams. Ein xG-Wert von 2.1 bei nur einem erzielten Tor zeigt: Die Mannschaft kreiert hochwertige Chancen, hatte aber Pech in der Verwertung – ein potenzieller Value.
- Expected Points (xPTS) berechnet, wie viele Punkte ein Team basierend auf seiner tatsächlichen Spielleistung verdient hätte. Liegt der xPTS-Wert deutlich über den realen Punkten, deutet das auf eine Trendwende hin.
- PPDA (Passes per Defensive Action) quantifiziert die Pressing-Intensität. Niedrige Werte zeigen aggressives Forechecking – relevant für Over/Under-Märkte und Handicap-Wetten.
- Price-Distribution-Analyse (PD) vergleicht Quotenbewegungen verschiedener Buchmacher. Starke Abweichungen signalisieren, wo der Markt möglicherweise ineffizient bewertet.
Unsere Datenquellen: Wir stützen uns auf Leistungsdaten von etablierten Anbietern wie Opta, Sportradar und StatsBomb. Ergänzend fließen Echtzeit-Quotenfeeds von über 40 Buchmachern in unsere Marktanalyse ein.
Unser Analyse-Prozess in vier Phasen
Jede Prognose durchläuft ein standardisiertes Verfahren. Das garantiert Konsistenz und Nachvollziehbarkeit – unabhängig davon, welcher Experte den finalen Tipp formuliert.
1
Daten-Aggregation
Automatisierte Einspeisung von Leistungsdaten, Verletzungsmeldungen, Kaderinformationen und Quoten-Feeds. Alle relevanten Datenpunkte werden in einem zentralen System zusammengeführt.
2
Statistische Modellierung
Berechnung der „fairen Quote“ auf Basis historischer Daten und aktueller Form. Die Buchmacher-Marge wird herausgerechnet, um die tatsächliche implizite Wahrscheinlichkeit zu ermitteln.
3
Qualitativer Experten-Check
Menschliche Überprüfung aller Faktoren, die kein Algorithmus erfassen kann: Trainerwechsel, Teamchemie, Wetterbedingungen, Reisestrapazen, Motivationslage bei bedeutungslosen Spielen.
4
Value-Identifikation
Nur wenn unsere berechnete Wahrscheinlichkeit signifikant über der Marktquote liegt, wird ein Tipp veröffentlicht. Kein Value – keine Empfehlung. Ohne Ausnahme.
Warum Daten allein nicht reichen
Algorithmen sind mächtig, aber blind für Kontext. Ein Modell sieht nicht, dass ein Stürmer sich beim Aufwärmen verletzt hat. Es versteht nicht, dass eine Mannschaft nach einem Trainerwechsel plötzlich mit neuer Energie spielt. Es ignoriert, dass ein Team im Abstiegskampf anders kämpft als eines, das nichts mehr zu verlieren hat.
Deshalb folgen wir dem „Human-in-the-Loop“-Prinzip: Jede datenbasierte Prognose wird von erfahrenen Analysten geprüft, bevor sie veröffentlicht wird. Diese Experten bringen jahrelange Erfahrung in der Sportbeobachtung mit – sie kennen die Ligen, die Trainer, die Dynamiken.
Das Zusammenspiel: Die Daten liefern die Grundlage. Der Mensch liefert das Urteilsvermögen. Erst die Kombination macht eine Prognose belastbar.
Wer diese Analysten sind und welche Qualifikationen sie mitbringen, erfährst du auf unserer Seite Redaktion & Experten.
Wie wir Faktoren gewichten
Nicht alle Datenpunkte sind gleich relevant. Ein direkter Vergleich von vor fünf Jahren sagt weniger aus als die Form der letzten drei Spiele. Deshalb arbeiten wir mit einer dynamischen Gewichtung:
- Aktuelle Form (letzte 5 Spiele): Höchste Gewichtung. Kurzfristige Leistungstrends sind der stärkste Indikator für kommende Ergebnisse.
- Heim-/Auswärtsbilanz der Saison: Hohe Gewichtung. Manche Teams sind zuhause Löwen und auswärts Lämmer – das spiegelt sich in den Zahlen wider.
- Direkter Vergleich (H2H, letzte 3 Jahre): Mittlere Gewichtung. Relevant bei Derbys oder psychologisch aufgeladenen Duellen, weniger bei neutralen Begegnungen.
- Historische Saisonvergleiche: Niedrige Gewichtung. Teams verändern sich durch Transfers, Trainerwechsel und taktische Entwicklungen grundlegend.
- Kadertiefe und Rotation: Variable Gewichtung. Wird besonders relevant bei englischen Wochen, Pokal-Doppelbelastung oder zum Saisonende.
Diese Gewichtung ist nicht starr. Je nach Wettbewerb, Saisonphase und Konstellation passen unsere Analysten die Faktoren an. Ein Relegationsspiel erfordert andere Kriterien als ein Freundschaftskick in der Vorbereitung.
Ehrlichkeit über Varianz und Grenzen
Kein Modell der Welt kann Fußball zu 100% vorhersagen. Ein Elfmeter in der 93. Minute, ein Platzverweis nach einer Schwalbe, ein Lattentreffer statt Tor – Sport ist unberechenbar. Das gehört dazu.
Was wir versprechen können
Langfristig positive Erwartungswerte bei konsequenter Anwendung unserer Methodik. Wer Value-Wetten systematisch spielt, wird über hunderte von Wetten statistisch im Plus landen – auch wenn einzelne Tipps danebengehen.
Was wir nicht versprechen
Garantierte Gewinne bei jedem einzelnen Tipp. Wer das behauptet, lügt. Kurzfristige Varianz ist real und kann auch die beste Analyse übertrumpfen. Deshalb empfehlen wir: Bankroll-Management und einen langen Atem.
Unsere Track-Record-Philosophie
Wir dokumentieren unsere Tipps transparent – inklusive der Fehlschläge. Nur so kann jeder nachvollziehen, ob unsere Methodik langfristig funktioniert. Keine versteckten Verlierer, keine nachträglichen Anpassungen.
Kontinuierliche Qualitätssicherung
Eine Methodik ist nur so gut wie ihre regelmäßige Überprüfung. Wir analysieren unsere eigenen Prognosen systematisch:
- Monatliche Performance-Reviews: Abgleich der prognostizierten Wahrscheinlichkeiten mit den tatsächlichen Ergebnissen. Kalibrierung des Modells bei systematischen Abweichungen.
- Closing Line Value (CLV): Wir messen, ob unsere Tipps vor Anpfiff noch Value hatten. Lag unsere empfohlene Quote über der Schlussquote, war die Einschätzung korrekt – unabhängig vom Spielausgang.
- Fehleranalyse: Jeder größere Fehlschlag wird intern aufgearbeitet. War es Varianz oder ein blinder Fleck im Modell? Nur so lernen wir dazu.
