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FT-Torobergrenze – vom Backtest zum Live-Test

Strategie-Werkstatt · Saison 2026/27
FT-Torobergrenze – vom Backtest zum Live-Test
Die Ausgangsfrage war überraschend einfach:
Wie viele Tore dürfen bis zu einer bestimmten Spielminute gefallen sein, damit eine hohe historische Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Under-Obergrenze bestehen bleibt?
Aus dieser Frage entstand ein zweistufiges Modell: Zuerst wird für ein Spiel eine FT-Torobergrenze berechnet.
Fallen danach weitere Treffer, bestätige ich in meiner praktischen Anwendung häufig dieselbe ursprüngliche Under-Linie erneut.
Ob und wann ich anschließend per Lay aussteige, hängt zusätzlich von der Live-Situation des Spiels ab.
Live-Stand 17.08.2026
218 von 226 ausgelösten FT-Signalen bestanden · 96,5 %
Der historische Backtest bleibt unverändert die Modellbasis. Die Saisonergebnisse werden seitdem getrennt als echter Live-Test fortgeschrieben.

Backtest und Live-Test auf einen Blick
Historische Basis
76.236 Spiele
65 Ligen · 61 inkonsistente Datensätze ausgeschlossen
97,5-%-Backtestmodell
98,31 % real
229.241 Treffer bei 233.175 Zustandstests
Live-Test Saison 2026/27
96,5 %
218 bestanden · 226 ausgelöst
Live 1T / 2T
96,4 % / 96,5 %
1T: 135/140 · 2T: 83/86
Historische Bestätigungen B1–B4
46.229 Fälle
separate Backtest-Auswertung der ursprünglichen Under-Linie
Historisches Exitfenster B4
91,92 %
mindestens 4 Minuten ohne nächsten Treffer
Wichtig: Die 98,31 % stammen aus dem historischen Zustandstest. Die 96,5 % sind die davon getrennte Live-Prüfung der Saison 2026/27. Beide Zahlen werden bewusst nicht miteinander vermischt.

Die Grundidee: nicht das Endergebnis vorhersagen, sondern eine Obergrenze suchen
Mich interessiert nicht, ob ein Spiel 1:1, 2:1 oder 3:2 endet.
Die Frage lautet stattdessen: Welche FT-Under-Linie wurde historisch von vergleichbaren Spielen mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit nicht überschritten?
1.Wie viele Tore sind bis Minute 30, 35, 40, 45 oder 50 bereits gefallen?
2.Wie endeten historisch vergleichbare Spiele beider Teams, ihrer Liga und der Gesamtbasis?
3.Welche Under-Linie erreicht dabei die festgelegte historische Sicherheit?

Große Datenbasis statt einzelner auffälliger Spiele
Die historische Grundlage umfasst 76.236 gültige Spiele aus 65 Ligen.
61 Datensätze wurden ausgeschlossen, weil die gespeicherten Trefferzeiten nicht sauber zur Endtorzahl passten.
TEAMHISTORIE
12 Monate
beide Mannschaften, direkte Duelle nicht doppelt gezählt
ZUSÄTZLICHE STÜTZE
Liga + Gesamt
kleine Team-Fallzahlen werden nicht künstlich überbewertet
CHRONOLOGISCH
nur Vergangenheit
für ein Testspiel wurden nur ältere Informationen verwendet
Wichtig für die Saison: Auch Ligen, die im August noch nicht in den aktuellen Spielplänen auftauchen, bleiben in der historischen Basis erhalten. Die Berechnung ist damit nicht auf die gerade aktiven Wettbewerbe beschränkt.

Warum ich mit 97,5 % weiterarbeite
Im unabhängigen Zustandstest wurden 95 %, 97,5 % und 99 % gleichzeitig geprüft. Die 97,5-%-Variante erwies sich für mich als sinnvoller Mittelweg: hohe reale Trefferquote, ohne die Torobergrenze so weit nach oben zu schieben wie beim 99-%-Modell.
95-%-MODELL
96,72 %
realer Erfolg · Ø Under-Linie 5,97
97,5-%-MODELL
98,31 %
realer Erfolg · Ø Under-Linie 6,50
99-%-MODELL
99,19 %
realer Erfolg · Ø Under-Linie 7,06
Beispiel aus meiner Excel-Ausgabe
1 Tor bis 35′ → Under 5,5 (98,2 %) | 2 Tore bis 45′ → Under 6,5 (97,5 %)
Das bedeutet: Sind bis Minute 35 genau ein Tor bzw. bis Minute 45 genau zwei Tore gefallen, zeigt das Modell für dieses Spiel die jeweilige historische FT-Obergrenze an.

Der entscheidende Punkt: Bestätigen heißt bei mir nicht „Linie erhöhen“
Wenn das ursprüngliche Signal beispielsweise Under 5,5 lautet, bleibt diese Linie meine Referenz.
Fällt ein weiteres Tor, kann ich dieselbe Linie Under 5,5 erneut spielen.
ERSTEINSTIEG
Under 5,5
B1
wieder U5,5
B2
wieder U5,5
B3
wieder U5,5
B4
wieder U5,5
B1
27.672 Fälle
95,98 % FT-Erfolg
B2
13.084 Fälle
91,69 % FT-Erfolg
B3
4.433 Fälle
78,95 % FT-Erfolg
B4
1.040 Fälle
52,69 % FT-Erfolg
Die FT-Quote allein führt hier in die falsche Richtung:
B3 und B4 sehen als klassische Wette bis zum Schlusspfiff deutlich schwächer aus.
Für mein Scalping ist aber häufig entscheidend, ob nach dem Bestätigungstreffer genug torfreie Zeit entsteht, um die Position wieder zu layen.

Die Überraschung: kurze torfreie Exitfenster bleiben bis B4 erstaunlich stabil
Nach jeder Bestätigung wurde geprüft, wie häufig anschließend mindestens 2, 3, 4, 6, 8 oder 10 Minuten kein weiterer Treffer fiel.
Gerade die 2- bis 4-Minuten-Fenster sind für mein Scalping besonders interessant.
Stufe Fälle FT-Erfolg ≥2 Min. ≥4 Min. ≥6 Min. ≥8 Min. ≥10 Min.
B1 27.672 95,98 % 96,55 % 90,54 % 84,72 % 79,15 % 73,91 %
B2 13.084 91,69 % 96,84 % 91,14 % 85,18 % 79,74 % 73,95 %
B3 4.433 78,95 % 96,95 % 91,90 % 85,92 % 80,19 % 73,88 %
B4 1.040 52,69 % 97,21 % 91,92 % 86,35 % 81,06 % 74,90 %
Für mich ist genau das der spannendste Befund.
Während der FT-Erfolg von B1 zu B4 stark fällt, bleibt die Wahrscheinlichkeit für mindestens vier torfreie Minuten praktisch bei rund 91 %. Damit unterscheiden sich „Wette bis FT gewinnen“ und „genug Zeit für einen möglichen Lay-Exit bekommen“ sehr deutlich.

Frühe Bestätigung: höhere Quote – aber nicht automatisch geringeres Risiko
Aus meiner bisherigen Praxis kenne ich den Reiz früher weiterer Treffer: Dieselbe Under-Linie ist danach oft deutlich höher quotiert.
Genau deshalb kann eine zweite, dritte oder vierte Position erheblich mehr Potenzial besitzen als der erste Tipp.
Chance
Weitere Treffer können die Back-Quote derselben Under-Linie deutlich anheben. Bleibt es danach einige Minuten ruhig, kann der Kurs entsprechend stärker zurücklaufen.
Preis dafür
Ein früher Bestätigungstreffer lässt mehr Restspielzeit übrig. Die höhere Quote ist deshalb kein Geschenk, sondern Ausdruck eines höheren verbleibenden Tor-Risikos.
Deshalb bleibt die Live-Beobachtung entscheidend:
Druck, Abschlüsse, gefährliche Angriffe, Spieltempo und der unmittelbare Eindruck nach einem Treffer beeinflussen bei mir, ob ich eine Position halte, schnell laye oder auf eine weitere Bestätigung ganz verzichte.

Der Live-Test läuft – und die ersten Gegenfälle bleiben sichtbar
Der historische Backtest war nur der erste Schritt. Inzwischen wird die FT-Torobergrenze fortlaufend gegen echte Saisonspiele geprüft.
Dabei interessiert mich nicht, ob sich eine perfekte Serie aufrechterhalten lässt, sondern ob die historische Größenordnung unter realen Bedingungen grundsätzlich bestehen bleibt.
BEENDETE SPIELE IM AKTUELLEN TEST
380
Ergebnisse im aktuellen Datenstand
AUSGELÖSTE FI-SIGNALE
226
in 208 Signal-Spielen
BESTANDEN
218
96,5 % Live-Quote
GEGENFÄLLE
8
bewusst nicht nachträglich herausgefiltert
Live-Gruppe Ausgelöst Bestanden Quote
1T-Signal 140 135 96,4 %
2T-Signal 86 83 96,5 %
Under 4,5 10 9 90,0 %
Under 5,5 124 120 96,8 %
Under 6,5 86 84 97,7 %
Under 7,5 6 5 83,3 %
Eine Entwicklung, die ich bewusst nicht „glattgebügelt“ habe
Zwischenzeitlich stand der Live-Test bei 149 von 157 = 94,9 %. Die acht Gegenfälle wurden analysiert, aber die FT-Regeln nicht passend gemacht.
Danach kamen 69 weitere ausgelöste Signale – alle 69 bestanden. Dadurch stieg der unveränderte Live-Test auf 218 von 226 = 96,5 %. Für mich ist genau diese Vorwärtsprüfung wertvoller als eine nachträglich optimierte 100-%-Statistik.
45′ VORSICHT:
Die Trigger-Minute 45 ist in der aktuellen Beobachtung auffälliger als die übrigen getesteten Triggerzeiten. Deshalb wird sie in der Excel-Ausgabe separat markiert. Die neuen Ergebnisse haben die zunächst deutlichere Schwäche allerdings bereits wieder relativiert. Aus dem Hinweis wird deshalb keine Ausschlussregel, und die berechnete FT-Under-Linie bleibt unverändert.
B1–B4 im Live-Test:
Die großen B1–B4-Zahlen weiter oben stammen weiterhin aus dem historischen Backtest. Praktische B-Bestätigungen werden in der aktuellen öffentlichen Auswertung noch nicht als eigenständige Live-Trefferquote B1, B2, B3 oder B4 ausgewiesen. Deshalb erfinde ich dafür auch keine Live-Prozentwerte.
Die nächste entscheidende Frage bleibt wirtschaftlich
Werden aus den starken historischen 2- bis 4-Minuten-Exitfenstern auch wirtschaftlich starke Scalping-Trades mit realen Back-/Lay-Quoten?

Gesamtmodell und „Fred-Filter“ – bewusst getrennt
Nicht jede Liga, die in meiner historischen Datenbasis oder in der öffentlichen Angebotsmappe auftaucht, gehört automatisch zu meinem persönlichen Handelsuniversum.
Bestimmte Wettbewerbe handele ich grundsätzlich nicht. Deshalb führe ich neben der vollständigen Modellstatistik zusätzlich eine getrennte Praxis-Auswertung.
Mein aktueller persönlicher Liga-Filter:
E3 · EC · ECN · ECS · SC2 · SC3

Diese Ligen werden von mir persönlich nicht gehandelt. Sie bleiben trotzdem in der veröffentlichten Gesamtstatistik enthalten.
Gesamtmodell · alle Ligen
218 / 226
96,5 %
Diese Quote bleibt die öffentliche Hauptreferenz.
Fred-Filter · tatsächlich gehandelte Ligen
191 / 195
97,9 %
Zusätzliche Praxisansicht, keine Modellkorrektur.
Warum das für mich keine Kosmetik ist:
Durch den Praxisfilter verschwinden aktuell 31 FI-Signale aus meiner persönlichen Handelsauswertung.
Davon waren 27 bestanden und 4 nicht bestanden.
Es werden also nicht einfach nur schlechte Ergebnisse entfernt.
Die vollständige Quote von 96,5 % bleibt unverändert sichtbar und nachvollziehbar.
Warum ich überhaupt mit einem Liga-Filter arbeite
Football-Scalping ist für mich kein vollständig automatisches System, bei dem jedes rechnerisch passende Spiel zwingend gehandelt wird.
Zum praktischen Handel gehört auch die bewusste Auswahl der Wettbewerbe, in denen ich mich bewegen möchte.
Der Fred-Filter beschreibt deshalb mein persönliches Handelsuniversum.
Er sagt nicht, dass diese sechs Ligen generell „schlecht“ sind oder von anderen grundsätzlich gemieden werden sollten.
Er macht lediglich transparent, welche Spiele für meine eigene praktische Anwendung überhaupt in Frage kommen.

Was Leser in meinen Excel-Prognosen sehen
Die interne Berechnung ist umfangreich. In der öffentlichen Angebotsmappe bleibt die Ausgabe trotzdem kompakt:
FT-Obergrenze plus ein kurzer FI-Hinweis, wenn ein Trigger exakt zur 45. Minute aktuell besondere Beobachtung verdient.
FT-Obergrenze
1 Tor bis 35′ → Under 5,5 (98,2 %) | 2 Tore bis 45′ → Under 6,5 (97,5 %)
FI-Hinweis
45′ VORSICHT
Warnhinweis, keine Änderung der Under-Linie
Wichtig:
Die Prozentzahl in der FT-Obergrenze ist die historische Modellreferenz für dieses Spiel. Sie ist weder eine garantierte Gewinnwahrscheinlichkeit noch identisch mit der aktuellen Live-Trefferquote von 96,5 % und sagt auch nichts darüber aus, welche Marktquote beim tatsächlichen Einstieg angeboten wird.

Was diese Zahlen ausdrücklich noch nicht beweisen
98,31 % reale historische Trefferquote bedeutet nicht automatisch 98,31 % rentable Trades. Dazu fehlen historische Marktquoten, Gebühren und mein konkreter Exit.
96,5 % im aktuellen Live-Test sind eine Trefferquote der FT-Obergrenze, keine Renditeangabe. Auch ein bestandenes Under-Signal kann für einen konkreten Trade wirtschaftlich schlecht gewesen sein, wenn Einstieg und Ausstieg ungünstig waren.
91,92 % vier torfreie Minuten nach B4 bedeuten nicht, dass jeder dieser Fälle profitabel hätte gelayt werden können. Wie stark sich die Quote in vier Minuten bewegt, hängt vom Markt und vom Spielverlauf ab.
Mehrere Positionen auf dieselbe Under-Linie sind keine unabhängigen Risiken. Ein extremes torreiches Spiel kann mehrere Positionen gleichzeitig treffen.
Deshalb bleibt der Live-Test für mich kein Beweis einer fertigen Strategie, sondern eine laufende Prüfung unter realen Saisonbedingungen.

Drei Werkstatt-Projekte – drei verschiedene Fragen
Ruhige Startphasen: Wie hoch ist das Frühtor-Risiko während eines kurzen Haltefensters?
2+ Tore in 6 Minuten: Wie groß ist das Risiko schneller Mehrfachtreffer?
FT-Torobergrenze: Welche Gesamt-Torlinie bleibt nach einem bestimmten Live-Zustand historisch mit hoher Wahrscheinlichkeit bestehen – und wie viel Zeit entsteht nach weiteren Treffern für einen möglichen Lay?

Was ich aus Backtest und erstem Live-Test mitnehme
Die historische FT-Obergrenze war mit 98,31 % bereits sehr stark. Entscheidend ist für mich inzwischen aber, dass das Modell nun gegen echte Saisonspiele läuft.

Der aktuelle Live-Stand beträgt 218 von 226 = 96,5 %. Die Quote liegt damit unter dem historischen Referenzwert – aber weiterhin in einer Größenordnung, die den weiteren Test für mich sehr interessant macht.

Besonders wichtig war die Reaktion auf die ersten acht Gegenfälle: keine nachträgliche Regeländerung, kein Herausrechnen und keine kosmetische Korrektur. Danach mussten neue Spiele zeigen, ob das Modell unter unveränderten Bedingungen stabil bleibt. Die folgenden 69 ausgelösten Signale bestanden alle.

Parallel bleibt die historische Bestätigungsauswertung B1–B4 spannend. Dort unterscheiden sich „bis FT unter der Linie bleiben“ und „nach einem Treffer genügend torfreie Zeit für einen möglichen Lay bekommen“ deutlich voneinander.

Jetzt soll die weitere Saison zeigen, wie sich diese statistischen Fenster mit realen Back-/Lay-Quoten, Haltedauer und Live-Statistiken verbinden lassen.

Der Backtest liefert die Referenz.

Der Live-Test entscheidet, wie belastbar sie wirklich ist.

Datenstand: 17.08.2026 · historische Basis: 76.236 gültige Spiele aus 65 Ligen · 233.175 unabhängige Zustandstests je getesteter Sicherheitsschwelle · 46.229 historische Bestätigungssituationen B1–B4 · aktueller Live-Test: 380 beendete Spiele, 226 ausgelöste FI-Signale, 218 bestanden = 96,5 % · zusätzliche Praxisansicht Fred-Filter: 195 FI-Signale, 191 bestanden = 97,9 %.

Hinweis: Die dargestellten Berechnungen dokumentieren meine persönliche Vorgehensweise beim Football-Scalping. Fred Neumann

Hast du Fragen? fred.neumann.hannover@gmail.com