Das hängt stark von der Standartabweichung der von dir gespielten wetten, desto höher die Standartabweichung (also die Quote), desto größer sollte auch der Umfang der betrachteten Stichprobe sein. Wobei natürlich immer gilt, desto mehr Spiele ausgewertet werden desto besser.

Für die Bestimmung der Aussagekraft der erhobenen Daten bietet sich geg. die Durchführung eines entsprechenden statistischen Tests an,wobei entsprechende Fehlerwahrscheinlichkeiten ermittelt werden können.

Der wie aussehen soll?

Meine Idee wäre einen t-Test durchzuführen und zwar im Sinne eines einseitigen Tests im Vergleich des Mittelwertes der eigenen Wetten (ES) mit dem Erwartungswert der Buchmacherwahrscheinlichkeit (EB).

Also:

H0: ES<=EB
H1: ES> EB

Das Ziel ist es nun H0 zu verwerfen, das Restrisiko hängt dann von der Höhe des gewählten Signifikanzniveus ab.

Die Buchmacherwahrscheinlichkeit kann selbst festgelegt werden, z.b. Umsatz*Auszahlungsquote deines Buchmachers oder die Summe der jeweiligen Auszahlungsquoten der Buchmacher mit der Höchstquote oder du gehst von deinem Umsatz als Vergleich aus (100% Auszahlungsquote) Bei Vergleich mit Buchmachermargen geht aber die Rechnung nicht zwangsläufig von einem positiven Erwartungswert aus, sondern nur das man besser als der Buchmacher war.

Allerdings kein Anspruch auf Richtigkeit, lediglich eine Überlegung von mir!

Hast du sowas schon einmal für dich gemacht? Oder auf welchen Grundlagen basieren deine Auswertungen?

Ab 500 Wetten ist der ROI erst aussagekräftig, sieht man bei blogabet da trennt sich die Spreu vom Weizen ab ca. 500 Wetten.

Hast du mal zwei Vergleiche rein Interesse halber?

Also ich habe im Rahmen der Verwaltung meiner eigenen Wetten noch keinen T-Test durchgeführt.

Eine wichtige Annahme diese Testes ist , dass die jeweiligen Variablen unabhängig von einander sind, d.h. z.b. das wenn du jede Woche auf Mannschaft A setzt, du diesen Test eigentlich nicht verwenden kannst.

Wichtig wäre auch noch die Interpretation des Testergebnisses, wenn der Test nicht bestanden sein sollte, sagt dies nicht aus, dass du keinen positiven Erwartungswert hast, sondern nur, dass es nicht möglich ist mit der festgelegten Irrtumswahrscheinlichkeit festzustellen, dass du einen positiven Erwartungswert hast!

Also mal ein Beispiel:

Wobei hier in diesem Bespiel der Stichprobenumfang doch noch etwas zu klein ist, dass soll uns jetzt aber mal nicht stören!

Wir haben insgesamt 10 Wetten zu einer Quote von 2.0 abgegeben. Wir gehen davon aus das die Auszahlungsquote der Buchmacher am Markt insgesamt 100% beträgt und die Quoten Fair festgelegt sind. Eingesetzt haben wir jeweils 10€ pro Spiel, die Varianz der Grundgesamtheit ist uns nicht bekannt. Von den 10 Abgegebenen Wetten haben wir 6 gewonnen und 4 verloren.

Erwartungswert der Grundgesamtheit (EG): 10€
unser Erwartungswert (Arithmetisches Mittel unserer Stichprobe) (uE):

1/10 (6*20€+ 4*0€) = 12€

geschätzte Standartabweichung unserer Stichprobe (S):

(6*(20-12)^2+4*(0-12)^2)/(10-1))^1/2 = 10,328€

Unsere Hypothese lautet:

H0: EG >= uE
H0: uE<= 10€
H1: EG <= uE
H1: uE> 10€

T= (10*(12-10)/10,328)^1/2 = 1,3916

Annahme: Signifikanzniveu 5% (a=0,05)

t((1-a)/(n-1)
t(0,95/9) = 1,833

H0: 1,3916<= 1,833
H1: 1,3916> 1,833

Somit ergibt sich, dass wir die Nullhypothese mit einer Wahrscheinlichkeit von 5% nicht verwerfen können.

Bei einem Signifikanzniveu von 25% können wir dies jedoch, denn:

t(0,75/9) = 1,23

H0: 1.3916<= 1,23
H1: 1,3916> 1,23

Hier trifft unsere Hypothese zu, dass heißt, wir können nun sagen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass wir doch einen negativen Erwartungswert haben bei unter 25 % aber über 5% liegt.

Das würde ich pauschal so nicht sagen, stell dir vor du hast 500 Monsterkombis mit einer Quote von jeweils 600 gespielt mit einem 1€ Einsatz und hast durch Glück (Standartabweichung) einmal gewonnen, dann wärest du im Plus, obwohl du eventuell nur Schrottquoten getippt hast.

Die ähnliche/gleiche Fragestellung gab es erst kürzlich: https://www.sportwettenvergleich.net...ttsystems.html

Ich verwende die dort vorgeschlagene Formel zur Beurteilung verschiedener Auswahlverfahren aus einer großen Datenbank, imho ist sie aber auch hierfür geeignet.

Du brauchst folgende Werte: Anzahl deiner Wette (-> A#), Anzahl deiner Treffer (-> AT), deinen ROI (>100%) und eine Abschätzung, aus wie vielen Spielen du deine Wetten ausgewählt hast, zB 10*A# (-> G#)
-> Annahme GT = G#/(A#*ROI/AT)
--> Zufälligkeitswert Z = binomvert(GT-AT;G#-A#;GT/G#,1) (ab Excel 2010 heißt die Funktion binom.vert)

Bsp: A# = 200, AT = 100; ROI = 120%, G# zB 10*A# = 2000, GT = 2000 / (200*1.2/100) = 2000 / 2.4 = 833
-> Z = binomvert(833-100;2000-200;833/2000;1) = 0.21946

Jeder hat mal mit kleinen Fallzahlen angefangen und ein höherer Z-Wert von 0.22 ändert nichts am bisher sehr guten ROI. Er drückt "nur" aus, das die Wahrscheinlichkeit, dass es sich dabei um eine Glückssträhne gehandelt hat, noch recht hoch ist.

Die Formel "bestraft" kleine Fallzahlen recht deutlich, imho tut sie das aber auch zu Recht. Ich halte überhaupt nichts davon, jemanden das Gefühl zu geben, er hätte bei zB 10 Wetten à Quote 2 und 6 Treffern bereits irgendeine Eignung zum erfolgreichen Wetten gezeigt bzw. einen realistischen Ausblick auf seine zukünftige Wettperformance.

Aber auch meine Ausführungen sind nur ein Vorschlag, viele (einfachere?) Wege führen ...

Ein t-Test ist nicht angebracht, weil es sich nicht um intervallskalierte Daten handelt, oder?

Ich selbst gehe praktisch genauso vor hapax, möchte das aber noch mal etwas weniger technisch (hoffentlich^^) erklären:
Schritt 1: Wie viele Wetten hast du bisher gewonnen, und wie hoch war die Durchschnittsquote (nur der gewonnenen Wetten!)
Z. B. 45 von 100 Wetten gewonnen und dabei durchschnittlich eine Quote von 2,5 eingefahren => 12,5 Prozent Gewinn.
Schritt 2: Varianz der Stichprobe berechnen: (Anzahl der Spiele)*(1/Durchschnittsquote)*(1-(1/Durchschnittsquote).
Im Beispiel: 100*1/2,5*(1-1/2,5)=100*0,4*0,6=24
Schritt 3: Daraus die Wurzel ziehen, um die Standardabwichung zu bekommen. Im Beispiel ca. 4,9
Schritt 4: Wie sähe der ROI aus, wenn du um 2 Standardabweichungen weniger Spiele gewonnen hättest? D.h. statt 45 nur 45-2*4,9=35,2 Spiele (natürlich gibt es keine 0,2 Spiele, für statistische Zwecke ist das aber egal!)
Ergebnis: 35,2*Durchschnittsquote von 2,4= 84,5 - bei 100 Spielen also ein deutlicher Verlust

2 Standardabweichungen bedeuten eine Wahrscheinlichkeit nahe 0 (2,5%), dass der "wahre" ROI deines Systems auf lange Sicht noch schlechter ist.

Schon nach 100 Spielen kann theoretisch ein signifikanter Wert rauskommen, d.h. einer, der auch nach Abzug von 2 Standardabweichungen im Plus liegt, im Beispiel wäre das der Fall bei 50 gewonnenen Wetten, d.h. 20% Gewinn - bei 1000 Spielen würden (bei der Durchschnittsquote von 2,4) schon ca. 7% Gewinn ausreichen, um signifikant zu sein.

Insgesamt staune ich immer wieder, wie riesig eine Stichprobe sein muss bzw. dass man z. B. auch nach 500 Spielen noch einen großen Unsicherheitsbereich hat.

OT: Mir hat mal jemand vorgehalten, dass das ganze Wettgeschäft korrupt sein müsste, denn er habe das getestet und in den 10 Spielen, die er herangezogen habe, habe dauernd der Außenseiter gewonnen. Schlussfolgerung: Alles Betrug. Er war nicht davon zu überzeugen, dass 10 Spiele zu wenig sind.

Ich rede rein von Einzelwetten! Monsterkombis spielen nur Ahnungslose!

der Roi ist erst dann aussagekräftig wenn ihr nie, und damit meine ich NIE wieder ein spiel tippt...
einige meinen wohl wenn ich nach 1000 Spielen nen ROI von 125% habe geht das so weiter... nix da !!!
ich habe mal vor geraumer Zeit mit ca 35000 Spielen diverse Programme für Statistik durchlaufen lassen...
das Ergebniss war erschreckend, selbst wenn du nach 2000 Spielen nen Roi von 120 % hast kommen da Phasen die dich kaputt machen ( bei Quotendurchschnitt von 3,0 )
um jetzt mal ne Zahl zu nennen, unter 1000 ist nichts, null, nada
ab 5000 würde ich mal sagen du hast nen guten Riecher, und selbst dann hat das erst nen Wert wenn du aufgehört hast mit wetten !!!

@staphen:


einfaches beispiel:es kommt beim roi - wie auch allen anderen kenngrössen in der welt der zahlen - immer auch auf das zusammenspiel mit anderen werten an. denn dies ist ein extrem komplexes zusammenspiel unterschiedlicher faktoren, selbst wenn man die wettsysteme, mit denen der roi zustande kam, noch völlig aussen vor lässt!

bleiben wir mal bei dem von dir im schlussatz genannten beispiel von 5000 picks die deiner meinung nach aussagekraft haben sollten, sofern man keine wette mehr macht:
bei näherer überlegung wirst du mir bestimmt zustimmen, dass es ein grosser unterschied ist ob jemand im lauf seines lebens 5000 wetten mit demselben roi abgeschlossen hat oder ob er dies in einer woche, einem monat oder einem jahr getan hat. (stichwort qualität der picks sowie theoretisch erzielbaren sehr hohen ROC zwecks profitmaximierung bei flachem ROI)



wie Du siehst lässt sich also nichtmal die reine anzahl der wetten isoliert von anderen werten betrachten, da die lifetimeperformance von sagen wir 101% in keiner relation zu einer wochenperformance von 101% steht was die tatsächliche leistung angeht obwohl rein faktisch beide werte - also sowohl roi (101%) wie auch wettanzahl (5000) - dieselbe ist.;-)

Was mir bei meinem ersten Post nicht eingefallen war: Es gibt sowieso eine verlässlichere Methode, die Qualität einer Strategie zu beurteilen. Mit der beurteile ich auch meine eigenen Tipps. Bei asiatischen Bookies werden die Quoten ja viel stärker vom "Markt" geformt als vom Buchmacher selbst, sodass sich insbesondere bei Pinnacle Sports, wo ja die meisten Profis unterwegs sind, die "richtige" Quote rauskristallisiert. Damit hat man einen Anhaltspunkt, ob eine Quote, auf die man gesetzt hat, Value hatte: Wenn sie bis zu Spielbeginn noch fällt. Pinnacle hat selbst gezeigt, dass die finalen Quoten zu Spielbeginn bei ihnen ziemlich präzise sind, und hat festgestellt, dass der bisherige ROI eines Wetters seine zukünftigen Gewinne oder Verluste viel schlechter vorhersagt als dieser Maßstab, weil der viel weniger vom Zufall abhängt. Wer immer wieder überhöhte Quoten erwischt, wird eben auf Dauer Gewin machen, ein bisher hoher ROI kann viel eher einfach Zufall sein.