Fußball Trefferzeiten als Indikator
Das Jahr 2024 beginnt und meine Challenge “Fußball Trefferzeiten als Indikator” ist bereits 7 Tage alt. Abschließen möchte ich das Jahr ’23 mit einer kurzen Statistik zu der bisherigen Challenge “Trefferzeiten als Indikator”, wobei natürlich mein letzter Artikel Distanz zwingend zu beachten ist.
Hier einige Daten aus der ersten Woche:
| Zeitraum | 24.12.-31.12.’23 | |||
| Spiele | 88 | gew: 87 | verl: 1 | patt: 0 |
| bets, Spiele pro Tag | Spiele: 8 | bets: 150 | ||
| Wetten / Spiel ø | 13,6 | |||
| ø Quote | Back: 1,50 | Lay: 1,32 | ||
| Gesamt Risiko | 16204 € | gew: 5206 € | verl: 4870 € | patt: 85 € |
| Gewinn / Spiel ø | 3,65 € | |||
| Gewinn / Wette ø | 0,25 € | |||
| Gewinn / 1 Euro ø | 0,02 € |
Bei weit über 95 Prozent aller Spiele (bis auf die Matches der Australischen A League) habe ich als “Vorlage” die veröffentlichten Auswertungen von “Soccer trends goal times – Trefferzeiten als Indikatoren” genutzt. Dieser Nutzen und “über Tore” in den australischen Spielen brachten einen Profit von über Netto 320 Prozent. Das je eingesetzten Euro “nur” ein Gewinn von ca. 2 Cent heraus sprang irritiert vielleicht, ist aber OK. Man darf beim Scalpen nur das Ganze sehen. Das Excel-Sheet ist ja so aufgebaut, dass ich (wenn ein Treffer fällt) z.B. die Spielminute eingebe und entsprechende Daten als Ergebnis angezeigt bekomme. Klingt sehr easy doch in der Praxis war das in den ersten 7 Tagen echt viel, viel Klickerei. Ende Januar ’24 werde ich zumindest die “Pre-Daten” (welche ich ja regelmäßig veröffentliche – so wie unten) in einen noch zu erstellenden Live-Ticker (bet365 API) einbauen. So verspreche ich mir dann in Zukunft einen viel besseren Überblick,- stressfreieres Setzen der Bets.
Problem hier ist allerdings, dass die “bet365.API” und “football-bet-data” sehr oft unterschiedliche Schreibweisen für die einzelnen Mannschaften haben und auch die “Spiel-ID’s” nicht die gleichen sind. Folglich müßte ich dem einen Datensatz einen “Alias-Namen” geben, der dem anderen gleicht. Das ist mit Excel-VBA “leicht umzusetzen” und entsprechendes Makro habe ich schon, aber nun den Teams aus über 60 Ligen entsprechend richtigen Alias-Namen schreiben, – und das muß wohl “händisch” erledigt werden – ist echt zeitaufwendig und dafür bin ich derzeit zu faul.
Meine tägliche Zielsetzung von durchschnittlich 10 Prozent Netto-Gewinn habe ich bei weiten übertroffen. Letztlich wurden es täglich im Durchschnitt über 19,8 Prozent. Man muss für die Prognose kein Hellseher sein, dass dies leider nicht so bleibt. Das ich “nur 1 Spiel” in dieser Woche mit Minus beendet habe, ist eher ungewöhnlich. Vielleicht lag es an der Leichtigkeit mit einem geringen Startkapital zu arbeiten und diese Ungezwungenheit schwinden wird, wenn mehrere Hundert Euro pro Wette gesetzt werden. Zu Beginn lag mein Einsatz bei z.B. 7, 14, 21 Euro,- nun bereits bei 20, 40, 60 Euro. Das ist allerdings eine ganz normale Entwicklung um nicht mit noch mehr Wetten mein Tagesziel zu erreichen. Jedes gesetzte Spiel erhöht die Wahrscheinlichkeit für Verlust. Die Scalping-Wettstrategie ist allerdings auf viele Spiele,- bzw. Einsätze aufgebaut. Umso wichtiger ist eine sehr gute Auswertung der Daten im Vorfeld.
Ich mußte feststellen, das in der Browser-Ansicht gelegentlich die Ansicht eine veraltete ist. Zum Beispiel, wenn ich einen Fehler entdecke und die Datei nochmals korrigiert hoch lade. Der Download meiner Trend-Analyse ladet aber natürlich die neueste Analyse runter.
