So rechnet unsere KI

1. Die Daten

Grundlage sind alle Liga-Ergebnisse seit 2023 aus Deutschland, England, Spanien, Italien und Frankreich, jeweils erste und zweite Liga – über 11.000 Spiele, dazu Expected Goals (xG) für die laufende Saison und die Quoten mehrerer Buchmacher vor und kurz vor Anpfiff. Die Daten stammen von football-data.co.uk, der Spielplan von openfootball. Die Pipeline lädt sie mehrmals täglich neu.

2. Das Tor-Modell

Jedes Team bekommt zwei Werte: eine Angriffsstärke und eine Abwehrstärke. Die erwarteten Tore eines Spiels ergeben sich daraus so:

Tore Heim ≈ Grundniveau × Heimvorteil × Angriff(Heim) ÷ Abwehr(Gast)
Tore Gast ≈ Grundniveau × Angriff(Gast) ÷ Abwehr(Heim)

Die Werte werden per Maximum-Likelihood so bestimmt, dass sie die bisherigen Ergebnisse bestmöglich erklären (Poisson-Modell nach Dixon & Coles, 1997). Drei Details machen es genauer:

• Zeitgewichtung: Ein Spiel verliert alle 240 Tage die Hälfte seines Gewichts. Aktuelle Form zählt mehr als die vorletzte Saison.
• Expected Goals: Wo xG vorliegen, fließen sie zu 50 % in die Bewertung ein. xG messen die Qualität der Chancen und schwanken weniger als das nackte Ergebnis.
• Remis-Korrektur: Der Dixon-Coles-Parameter korrigiert die Häufigkeit von 0:0, 1:0, 0:1 und 1:1, die ein einfaches Poisson-Modell falsch einschätzt.

Erste und zweite Liga werden gemeinsam gerechnet. So nimmt ein Aufsteiger seine Stärke aus der zweiten Liga mit, statt bei null zu beginnen.

3. Kalibrierung am Wettmarkt

Ein reines Ergebnis-Modell kennt keine Verletzungen, Sperren oder Aufstellungen. Der Wettmarkt schon. Deshalb rechnen wir die Quoten zurück in die Torerwartung, die sie implizieren – nach Abzug der Marge mit der Power-Methode, die den Favorite-Longshot-Bias berücksichtigt. Die finale Torerwartung ist ein gewichtetes Mittel: 85 % Markt, 15 % Modell.

Warum so marktlastig? Weil es der Test so sagt. In der Saison 2025/26 erreichte das Modell allein einen Log-Loss von 1,0103, der margenbereinigte Markt 0,9877 und unsere Kombination 0,9901. Wir nehmen die genaueste Variante, nicht die, die am meisten nach „eigener KI“ klingt.

Der Vorteil gegenüber den reinen Quoten: Aus der Torerwartung folgt eine vollständige Ergebnis-Matrix. Damit sind alle Märkte – Doppelte Chance, Über/Unter 1,5 bis 3,5, beide Teams treffen, exakte Ergebnisse – untereinander stimmig, auch dort, wo Buchmacher hohe Margen nehmen. Liegen noch keine Quoten vor, rechnet das Modell allein.

4. Tabellenprognose

Für die Abschlusstabellen spielen wir den Rest jeder Saison 20.000-mal durch. In jeder Simulation schwanken die Teamstärken leicht, weil sie selbst nur Schätzungen sind. Daraus entstehen die Wahrscheinlichkeiten für Meisterschaft, Europapokal, Relegation und Abstieg.

5. Der KI-Wettschein

Für die Spiele der nächsten drei Tage vergleicht das Modell jede Wahrscheinlichkeit mit der besten Quote lizenzierter Buchmacher (bet365, bwin). Einzelwetten werden nur markiert, wenn der Erwartungswert mindestens 2 % beträgt. Für Kombis wählt der Optimierer Tipps aus verschiedenen Spielen mit der geringsten Marge. Jeder Schein wird bei Veröffentlichung eingefroren und in der KI-Bilanz abgerechnet.

6. Die Texte

Die Spielvorschauen schreibt Claude, ein Sprachmodell von Anthropic. Es bekommt ausschließlich die Zahlen des Modells, die Form und den direkten Vergleich und hat die Anweisung, nichts zu erfinden – keine Verletzungen, keine Zitate, keine Aufstellungen. Deshalb findest du dort auch keine Personalnachrichten: Prüfe sie vor einer Wette selbst.

7. Grenzen

• Das Modell kennt keine Nachrichten. Fällt kurzfristig ein Leistungsträger aus, weiß es das erst, wenn sich die Quoten bewegen.
• Pokal- und Europapokalspiele sind nicht enthalten.
• Zu Saisonbeginn sind Aufsteiger und stark veränderte Kader schwer einzuschätzen.
• Wahrscheinlichkeiten sind keine Vorhersagen. Ein 70-%-Favorit verliert drei von zehn Spielen – das ist kein Fehler, sondern Statistik.

Häufige Fragen