Daten statt Bauchgefühl · Saison 2026/27
Wenn sechs Minuten alles verändern
Ein weiteres Risikomodell beschäftigt sich mit einer Situation, die für mein Football-Scalping eine besondere Bedeutung hat:
Wie hoch ist bei einem bevorstehenden Spiel das Risiko, dass innerhalb von maximal sechs Minuten mindestens zwei Tore fallen?
Neue statistische Auswertung für meine zweimal wöchentlich veröffentlichten Spielprognosen.
Das Modell auf einen Blick
Zentrale Kennzahl
Risiko 2+ Tore in 6 Min.
Geschätztes Risiko von mindestens zwei Treffern innerhalb eines maximalen Zeitfensters von sechs Minuten.
Historische Datenbasis
Mehr als 58.000 Spiele
Mannschaften, Ligen, Spieldaten und chronologisch gespeicherte Trefferzeiten.
Mein Auswahlprinzip
Je niedriger, desto interessanter
Gesucht werden Begegnungen mit möglichst geringer historischer Gefahr schneller Mehrfachtreffer.
Warum interessieren mich gerade sechs Minuten?
Beim Football-Scalping können sechs Minuten verdammt lang sein.
Wer – wie ich – häufig in Unter-Tore-Märkten arbeitet, kennt genau diese Situation: Ein Spiel wirkt ruhig, die statistischen Voraussetzungen passen, der Einstieg ist erfolgt – und plötzlich fallen innerhalb weniger Minuten zwei Treffer.
Vielleicht fällt das 1:0 und kurz darauf das 1:1. Vielleicht trifft dieselbe Mannschaft zweimal. Für Positionen, die teilweise nur wenige Minuten gehalten werden, ist genau dieses Szenario besonders relevant.
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Ich suche mit dieser Berechnung nicht nach besonders torreichen Spielen.
Ich suche mit dieser Berechnung nicht nach besonders torreichen Spielen.
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Mich interessieren Begegnungen, bei denen schnelle Mehrfachtreffer historisch möglichst selten aufgetreten sind.
Mich interessieren Begegnungen, bei denen schnelle Mehrfachtreffer historisch möglichst selten aufgetreten sind.
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Die Berechnung soll einen weiteren Risikofaktor vor einem möglichen Scalping-Einsatz sichtbar machen.
Die Berechnung soll einen weiteren Risikofaktor vor einem möglichen Scalping-Einsatz sichtbar machen.
Was genau zählt als 6-Minuten-Ereignis?
Die Definition ist bewusst einfach und eindeutig.
Mindestens zwei Tore innerhalb von maximal sechs Minuten
Ein historisches Spiel wird als auffällig gewertet, sobald mindestens einmal zwei Treffer innerhalb eines Zeitraums von maximal sechs Minuten gefallen sind.
✓ Das zählt
27. → 32. Minute
Fünf Minuten Abstand – das Kriterium ist erfüllt.
73. → 76. Minute
Drei Minuten Abstand – ebenfalls ein 6-Minuten-Ereignis.
✕ Das zählt nicht
10. → 17. → 24. Minute
Zwischen den einzelnen Treffern liegen jeweils sieben Minuten. Das definierte Zeitfenster wird nicht erreicht.
Wichtig:
Es spielt keine Rolle, welche Mannschaft trifft. Ein schnelles 1:0 und 1:1 zählt genauso wie zwei Treffer derselben Mannschaft.
Es spielt keine Rolle, welche Mannschaft trifft. Ein schnelles 1:0 und 1:1 zählt genauso wie zwei Treffer derselben Mannschaft.
Auch die Gesamtzahl der Tore ist nicht entscheidend. Ein 4:0 kann bei dieser speziellen Betrachtung vollkommen unauffällig sein, wenn die Treffer weit auseinanderliegen.
Die zentrale Kennzahl: Risiko 2+ Tore in 6 Min.
Für meine persönliche Vorauswahl gilt zunächst: Je niedriger der berechnete Prozentwert, desto interessanter ist das Spiel unter genau diesem Gesichtspunkt.
Beispiel
12 %
sehr niedriges Risiko
Beispiel
18 %
niedriges Risiko
Beispiel
25 %
mittlerer Bereich
Beispiel
35 %+
erhöhtes Risiko
Noch keine endgültigen Grenzwerte:
Diese Einteilung dient zunächst der Orientierung. Der historische Backtest soll später zeigen, ob die Grenzbereiche angepasst werden müssen.
Diese Einteilung dient zunächst der Orientierung. Der historische Backtest soll später zeigen, ob die Grenzbereiche angepasst werden müssen.
Mehr als 58.000 historische Spiele als Grundlage
Spielinformationen
Datum · Teams · Liga
Besonders wichtig
Exakte Trefferzeiten
Historischer Basiswert
etwa 27–28 %
Für jedes historische Spiel lässt sich eindeutig beantworten:
Gab es mindestens einmal zwei oder mehr Treffer innerhalb von sechs Minuten – ja oder nein?
Über den gesamten historischen Datenbestand trat dieses Ereignis bei deutlich mehr als jedem vierten Spiel mindestens einmal auf.
So entsteht die Prognose
Vier Bausteine bilden das aktuelle Modell. Die Mannschaften stehen dabei klar im Mittelpunkt.
01
Heimteam
Letzte 40 Spiele
Wie häufig trat bei diesem Team mindestens ein 6-Minuten-Ereignis auf?
02
Gastteam
Letzte 40 Spiele
Auch der Gegner erhält sein eigenes historisches Risikoprofil.
03
Heim / Auswärts
Zusätzlicher Kontrollwert
Heimspiele des Heimteams und Auswärtsspiele des Gastes werden separat betrachtet.
04
Liga
Aktuelle Referenz
Die Liga dient als Vergleich und zur vorsichtigen statistischen Glättung.
Warum ich die Liga nicht einfach bis 2022 zurückrechne
Eine große Datenmenge ist nicht automatisch eine bessere oder aktuellere Datenmenge.
Bevorzugte Liga-Historie
12 Monate
Die aktuelle Ligaentwicklung steht im Mittelpunkt.
Bei kleiner Datenbasis
18 Monate
Erweiterung nur dann, wenn zwölf Monate nicht ausreichen.
Maximale Erweiterung
24 Monate
Ältere Daten sollen nicht unnötig dominieren.
Mannschaften verändern sich, Trainer wechseln, Teams steigen auf und ab und auch der Charakter einer Liga kann sich über mehrere Jahre verändern.
Die Liga dient deshalb hauptsächlich als aktuelles Vergleichsniveau und zur vorsichtigen Glättung kleiner Mannschaftsstichproben.
Gleicher Durchschnitt – völlig anderes Risikoprofil
Ein einfacher Mittelwert würde einen für mich wichtigen Unterschied verschlucken.
Spiel A
Heimteam
10 %
Gastteam
30 %
Durchschnitt: 20 %. Eine Mannschaft bringt jedoch ein deutlich höheres Einzelrisiko mit.
Spiel B
Heimteam
19 %
Gastteam
21 %
Durchschnitt ebenfalls 20 %. Beide Mannschaften besitzen jedoch ein ähnlich niedriges Risikoprofil.
Für meinen Ansatz gefällt mir Spiel B deutlich besser.
Ein einzelnes auffälliges Team soll die Gesamtbewertung eines Spiels bewusst verschlechtern.
Ein einzelnes auffälliges Team soll die Gesamtbewertung eines Spiels bewusst verschlechtern.
Warum 0 von 5 nicht automatisch besser als 3 von 40 ist
Gerade bei besonders niedrigen Prozentwerten ist die Größe der Datenbasis entscheidend.
Mannschaft A
0 / 5 = 0 %
Sieht hervorragend aus – basiert aber lediglich auf fünf historischen Spielen.
Mannschaft B
3 / 40 = 7,5 %
Höherer Prozentwert – aber eine deutlich belastbarere Datenbasis.
Deshalb werden kleine Stichproben bewusst geglättet.
Je weniger historische Spiele für ein Team vorhanden sind, desto stärker hilft das aktuelle Liga-Niveau dabei, unrealistische Extremwerte abzufangen.
Je weniger historische Spiele für ein Team vorhanden sind, desto stärker hilft das aktuelle Liga-Niveau dabei, unrealistische Extremwerte abzufangen.
Was meine Leser in den Prognosen sehen sollen
Meine interne Excel-Auswertung enthält deutlich mehr Kennzahlen, als ich in den zweimal wöchentlich veröffentlichten Prognosen zeigen möchte.
Öffentlich soll es bewusst kompakt bleiben.
Datum
Spiel
Liga
Risiko 2+ Tore in 6 Min.
Bewertung
Teamhistorie, Heim-/Auswärtswerte, Ligaquote, Datenbasis und Datenqualität bleiben in meiner internen Excel-Auswertung.
Der Leser soll vor allem schnell erkennen können, welche Begegnungen mein Modell hinsichtlich schneller Mehrfachtreffer besonders niedrig bewertet.
Die Berechnung ist kein automatisches Einstiegssignal
Eine Begegnung kann in dieser Auswertung hervorragend aussehen und trotzdem für mein Football-Scalping ungeeignet sein.
Die Berechnung untersucht ausschließlich ein einziges, sehr konkretes Risiko.
Sie ersetzt weder die weitere statistische Analyse, die Beobachtung des tatsächlichen Spielverlaufs noch mein persönliches Risiko- und Positionsmanagement.
Für mich ist das Modell ein zusätzlicher Filter – keine Wettanweisung.
Der entscheidende nächste Schritt: Backtest
Ein mathematisch interessant aussehendes Modell ist noch lange kein gutes Prognosemodell. Deshalb muss sich die Berechnung an historischen Spielen beweisen.
Schritt 1
Spiel einfrieren
Verwendet werden ausschließlich Daten, die vor diesem damaligen Spiel verfügbar waren.
Modellprognose
13 %
Beispiel: Risiko 2+ Tore in 6 Minuten.
Schritt 3
Realität prüfen
Danach wird kontrolliert, ob das Ereignis tatsächlich eingetreten ist.
Entscheidend ist die Kalibrierung.
Wenn beispielsweise Spiele mit einer prognostizierten Wahrscheinlichkeit zwischen 10 und 15 Prozent anschließend tatsächlich ungefähr in diesem Bereich einen schnellen Doppeltreffer zeigen, wäre das ein starkes Zeichen für ein gut kalibriertes Modell.
Erst dieser Backtest wird zeigen, wie belastbar die Prozentwerte tatsächlich sind.
Hinweis:
Die dargestellten Berechnungen dokumentieren meine persönliche Vorgehensweise beim Football-Scalping. Statistische Wahrscheinlichkeiten sind keine Garantie für zukünftige Spielverläufe und stellen keine allgemeingültige Wettanleitung dar.
