KickForm ist ein einzigartiges Tool, mit dem ihr Ergebnisse ohne mathematische Kenntnisse vorhersagen könnt. Es handelt sich um ein statistisches Modell, das von Physikprofessor Andreas Heuer entwickelt wurde. So lassen sich möglichst genaue, wiederholbare und hochprofitable Fußballvorhersagen erstellen.
Die Daten werden aus KickForm entnommen und mit den Quoten der Buchmacher verglichen. Der Erfolg hat sich bewährt und die revolutionäre Wettformel liefert sogar noch genauere Ergebnisse als viele etablierte Buchmacher.
Wie funktioniert die Bundesliga-Prognose in KickForm?
Wenn es um Algorithmen und mathematische Berechnungen geht, kann es schnell einmal kompliziert und intransparent werden. Daher möchten wir euch in sieben Schritten die wichtigsten Formeln hinter KickForm erklären und diese anhand von Praxisbeispielen verdeutlichen.
Schritt 1: Heimvorteil berechnen
Zunächst wird der Heimvorteil der Gastgeber berechnet. Diese wichtige Kennzahl wird mit vielen weiteren Faktoren addiert, um das logischste Ergebnis für das Spiel zu ermitteln.
Die Formel zur Berechnung:
Heimvorteil = c1 (Heimvorteil der letzten drei Jahre) + c2 (Heimvorteil der aktuellen Saison)
Im Durchschnitt erzielen Heimteams mehr Tore:
-
1,66 Tore für Heimmannschaften
-
1,20 Tore für das Auswärtsteam
Schritt 2: Anzahl der Tore pro Spiel
Als Nächstes wird die durchschnittliche Anzahl der Tore pro Spiel ermittelt. Dafür werden alle Teams einer Liga berücksichtigt. In der Regel werden in einem Fußballspiel drei Tore erzielt. Durch eine genauere Berechnung ist die Anzahl der Tore jedoch im Laufe der Zeit gestiegen und liegt derzeit bei 3,13 in der Bundesliga und 2,93 in der englischen Premier League.
Schritt 3: Berechnung der Leistungsstärke und erwartete Tordifferenzen
Für Prognosen sind Torchancen wesentlich informativer als tatsächlich geschossene Tore. Die Vorhersage ist besonders genau, wenn die Torchancendifferenz der aktuellen und der vergangenen Saisons sowie der Marktwert berücksichtigt werden. Hierbei werden Korrelationen bis 0,67 erreicht. Die Vorhersage ist somit in 67 % der Fälle korrekt.
Die folgenden Formeln berechnen die Differenz zwischen dem Leistungsniveau und den erwarteten Toren.
Leistungsstärke = c1 X1 + c2 X2 + c3 X3 + c4 X4
-
X1 = Mittlere Torchancendifferenz (TCD) der vorherigen Saisons. Abnehmende Gewichtung der letzten drei Jahre (0,5, 0,35, 0,15)
-
X2 = Torchancendifferenz in der aktuellen Saison
-
X3 = Aktueller Fitnesswert (mittlere Torchancendifferenz, gewichtet mit einer abfallenden Exponentialfunktion)
-
X4 = Logarithmierter Marktwert
Schritt 4: Den X-Faktor der Aufsteiger ermitteln
Die Leistung von aufgestiegenen Teams weicht nicht sonderlich von anderen Teams ab. In der unteren Tabellenhälfte liegt die Tordifferenz durchschnittlich bei -13. Aufsteiger weichen dabei nur selten um einen Wert von +/- 8 ab.
Schritt 5: Berechnung der erwartete Torsumme
Bei jedem Spiel ist die Anzahl der Gesamttore ähnlich. Bei leistungsstarken Teams wie den Bayern fallen im Schnitt aber leicht mehr Tore.
Formel zur Berechnung:
Toranzahl = c1 X1 + c2 X2 + mittlere Tore pro Spiel
-
X1 = Summe der Torchancen mit identischen Gewichtungsparametern für die letzten 3 Jahre
-
X2 = Effektive Torchancensumme in der aktuellen Saison. Dabei wird jeweils die gesamte Torchancensumme aller Teams subtrahiert, um die Torchancensummen im Vergleich zum Durchschnitt zu bestimmen
Schritt 6: Berechnung der erwarteten Tore
Verhältnis aus der berechneten Tordifferenz und der Torsumme für das jeweilige Spiel.
Schritt 7: Abhängigkeit vom Spieltag
Gewichtungsfaktor für den jeweiligen Spieltag bzw. Saisonabschnitt.
Die Ergebnisprognose mit der KickForm Fußballformel™
Wie die Ergebnisse berechnet werden, wollen wir euch anhand eines konkreten Beispiels zeigen. Wir haben dafür das Duell FC Bayern München vs. Borussia Dortmund gewählt.
-
Ergebnis nach Anwendung der KickForm Fußballformel™: 1,429:1,022
Natürlich kann kein Fußballspiel am Ende dieses Ergebnis aufweisen. Es handelt sich hier lediglich um den berechneten Durchschnitt. Mithilfe der Poisson-Verteilung können wir diese Zahlen zur Verteilung von 100 % der Wahrscheinlichkeit auf eine Reihe von Ergebnissen für jede Mannschaft berechnen.
Die Poisson – Formel selbst sieht so aus:
P(x; μ) = (e-μ) (μx) : x!
Für das obige Ergebnis ergibt sich folgende Poisson-Verteilung:
| Tore | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bayern | 23,95 % | 34,23 % | 24,46 % | 11,65 % | 4,16 % | 1,19 % |
| Dortmund | 35,99 % | 36,78 % | 18,79 % | 6,40 % | 1,64 % | 0,33 % |
Dieses Beispiel zeigt folgende Wahrscheinlichkeiten:
-
1.
Bayern erzielt zu 23,95 % kein Tor.
-
2.
Bayern erzielt zu 34,23 % ein Tor.
-
3.
Bayern erzielt zu 24,46 % zwei Tore.
Für Dortmund werden hingegen folgende Wahrscheinlichkeiten berechnet:
-
1.
Kein Tor zu 35,99 %
-
2.
Ein Tor zu 36,78 %
-
3.
Zwei Tore zu 18,79 %
Das wahrscheinlichste Endergebnis lautet daher 1:1. Dieses Ergebnis trifft mit einer Wahrscheinlichkeit von 12,59 % ein!
So individualisiert ihr die KickForm Fußballformel™
KickForm wurde so umgesetzt, dass ihr mit der wissenschaftlichen Fußballformel™ im Hintergrund individuelle Prognosen erstellen könnt. Das ist möglich, indem ihr gewissen Parametern eine neue Gewichtung zuteilt. Dafür braucht ihr kein Mathegenie zu sein!
Unter anderem könnt ihr folgende Parameter abändern:
-
Marktwert
-
Ballbesitz
-
Heimvorteil
-
Lieblingsmannschaft
-
Auswärtsschwäche
Beispiel mit geändertem Heimvorteil
Angenommen, der FC Bayern schießt in Heimspielen deutlich mehr Tore als auswärts. Dann könnt ihr den Heimvorteil entsprechend höher einstellen als in der Standardformel. Erhöht ihr den Parameter um 0,6, ändert sich das berechnete Ergebnis auf 2,029 zu 1,022. Das wahrscheinlichste Spielergebnis lautet damit nicht mehr 1:1, sondern liegt jetzt bei 2:1.
So entstand KickForm
Die Idee zu KickForm entstand in einer Tipprunde am Stammtisch. Jan träumte von einer Fußballformel, mit der er dem Bauchgefühl seiner Freunde einen Schritt voraus sein konnte. Sein Freund Jörg sollte später das nötige IT-Fachwissen beisteuern, um dafür ein digitales Tool zu basteln.
Mit Ihrer Idee suchten die beiden Gründer den Physikprofessor Andreas Heuer auf. Der Experte für die Vorhersage von Fußballspielen war sofort angetan und steht den Gründern seither als wissenschaftlicher Berater zur Seite.
Professor Heuers Modell zur Vorhersage von Fußballspielen hat sich als besonders treffsicher herausgestellt. In einem Vergleich mit den Quoten von Wettanbietern konnte nachgewiesen werden, dass die Vorhersagen des Physikprofessors genauer als die der Wettanbieter waren.
Die Experten hinter KickForm
Andreas Heuer ist Professor für Physikalische Chemie an der Universität Münster und Experte für die Theorie komplexer Systeme. Heuer betrachtet den Fußball aus seiner wissenschaftlichen Perspektive. Er hat seine langjährigen Forschungsergebnisse im Buch „The Perfect Bet“ verschriftlicht und maßgeblich in die Entwicklung von KickForm einfließen lassen.
Julia Benzing ist Sportstatistikerin an der Technischen Universität Dortmund und unter anderem für die Entwicklung der hochkomplexen Algorithmen hinter KickForm zuständig. Bereits in ihrer Masterarbeit befasste sie sich mit dem Zusammenhang zwischen Fußballvorhersagen und Statistiken (Statistische Methoden zur Vorhersage von Fußballspielen).
Was interessiert einen Mathematikstudenten an der Freien Universität Berlin mit Hang zum Fußball? Richtig, Fußball-Statistiken. So zumindest im Fall von Johannes. Bereits in seiner Bachelorarbeit „Die optimale Fußballwette“ befasste er sich intensiv mit der theoretischen Berechnung zur Einschätzung der Wahrscheinlichkeit von Wettereignissen. Seine Erkenntnisse zum optimalen Einsatz bei möglichst geringem Risiko werden durch KickForm in die Praxis umgesetzt.
Johannes nutzt die Fußballformel von KickForm mit dem Kelly-Kriterium-Rechner und vergleicht sie mit historischen Quoten aus bis zu acht Jahren. Am Ende dieser Simulation hatte sich das Wettguthaben pro Saison im Durchschnitt mehr als verdoppelt.
FAQs KickForm Prognose
Die wesentliche Erkenntnis der Wissenschaft ist, dass Tore im Fußball auf Zufall basieren. Tore sind jedoch kein reines Würfelspiel, sondern werden von der Leistungsstärke beider Mannschaften beeinflusst. Diese Kennzahl kann wiederum in Berechnungen einfließen, um eine möglichst exakte Prognose abzugeben.
Heimmannschaften schießen im Mittel mehr Tore als Auswärtsteams. Es gibt somit einen allgemeinen Heimvorteil. Jedoch fehlt der Beweis, dass Mannschaften darüberhinausgehend besonders heimstark sind. Heimstärke ist somit ein Mythos.
Typischerweise fallen in einem Fußballspiel statistisch gesehen 3 Tore. In der deutschen Bundesliga fällt der Wert mit 3,13 Toren leicht höher aus.
46 % aller Siege basieren auf einem einzigen Tor Vorsprung. Die häufigsten Ergebnisse im Fußball sind 1:0 und 2:1.
Im Mittel gehen nur circa 25 % der Spiele Unentschieden aus. Im Umkehrschluss bedeutet das: drei Viertel der Spiele weisen einen Sieger aus.
Ja, nur rund ein Drittel aller Spiele werden von der Auswärtsmannschaft gewonnen. Durch bequeme und schnelle Anreisen wird die Wahrscheinlichkeit eines Auswärtssiegs aber seit den 1980ern immer höher.
An den letzten beiden Spieltagen fallen knapp 20 % mehr Tore als im Durchschnitt. Warum das so ist, lässt sich wissenschaftlich nicht klar belegen. Aber der Tipp auf höhere Ergebnisse lohnt sich.
Tatsächlich gibt es einen Zusammenhang zwischen getätigten Transfers und dem Erfolg. Verdoppelt ein Team seinen Marktwert, bedeutet das statistisch 10 zusätzliche Punkte oder eine um 16 verbesserte Tordifferenz
Der Zufall mittelt sich im Laufe der Saison aus. Bedeutet: Je länger die Saison dauert, umso zuverlässiger spiegeln die Tore und Chancen die Leistungen der Mannschaft wider.
Zwischen den einzelnen Spieltagen gibt es keine statistisch relevanten Änderungen. Diese passieren fast ausschließlich während der Sommerpause, ganz selten auch in der Winterpause.
Es gibt keine positiven Serien. Das Konzept des „Laufs“ ist somit hinfällig. Leider gilt das nicht für negative Serien – die gibt es wirklich.
Mithilfe des Marktwertes und der effektiven Torchancendifferenz kann man sich der perfekten Prognose der zweiten Saisonhälfte annähern.
Nein. Tatsächlich gewinnt nur in 50 % der Spiele die bessere Mannschaft.
Statistisch gesehen, gibt es keine Angstgegner. Die Suche der Wissenschaftler nach Angstgegnern fiel negativ aus. Der Effekt liegt statistisch gesehen bei unter 10%.
