Mit Soccer Scalping Goal Times 108 wollte ich erstmals etwas ausprobieren, das über die eigentliche Excel-Auswertung hinausgeht. Vor den Spielen wurden nicht nur Zahlen veröffentlicht, sondern im Pre-Podcast konkrete Beobachtungsfragen festgehalten: Welche Spiele fallen durch besonders viele grüne Minuten auf? Wo zeigen mehrere Modelle in dieselbe Richtung? Wo widersprechen sich die Berechnungen? Und vor allem: Was bleibt von diesen Einschätzungen übrig, wenn anschließend die Realität dazukommt? Die 57 Spiele aus Goal Times 108 sind inzwischen beendet und die Ergebnisse zurück in meine Excel-Auswertung gelaufen. Damit lässt sich zum ersten Mal genau das machen, was ich mir von diesem neuen Format erhofft hatte: Daten → Interpretation → Realität → Lerneffekt.
Dabei interessiert mich ausdrücklich nicht nur, was funktioniert hat. Gerade dort, wo ein Modell danebenliegt oder zwei Auswertungen scheinbar unterschiedliche Geschichten erzählen, wird es interessant. Genau deshalb soll dieser Beitrag nicht einfach eine nachträgliche Trefferliste werden, sondern die Fortsetzung dessen, was vor den Spielen begonnen wurde.
Post-Podcast Goal Times 108 – jetzt antwortet die Realität
Im Pre-Podcast wurden die Auffälligkeiten festgehalten, bevor die Ergebnisse bekannt waren. Jetzt folgt die Gegenprobe. Der Post-Podcast stellt die damaligen Erwartungen den tatsächlichen Spielverläufen gegenüber: Wo passten die Modelle? Wo lagen sie daneben? Welche vermeintlichen Widersprüche lassen sich nach den Spielen besser verstehen? Und vor allem: Was lernen wir daraus für die nächste Auswertung?
🎧 Post-Podcast zu Soccer Scalping Goal Times 108:
Der Post-Podcast ist bewusst keine nachträgliche Erfolgsbilanz. Auch Gegenbeispiele, Fehlprognosen und offene Fragen gehören zur Auswertung.
Die grünen Phasen: stark – aber nicht unverwundbar
Bei 19 der 57 Spiele hatte die Vorabauswertung grüne Phasen erkannt. Für die inzwischen vollständig kontrollierbaren Grünblöcke ergibt sich aktuell eine Torfrei-Quote von 91,7 Prozent. Von 12 vollständig ausgewerteten Grünblöcken blieben 11 komplett torfrei, in einem Block fiel ein Treffer. Auch bei der kurzen Nutzung ergibt sich momentan dasselbe Bild: 2 Minuten: 91,7 % torfrei · 3 Minuten: 91,7 % torfrei · 4 Minuten: 91,7 % torfrei.
Das gefällt mir zunächst einmal. Interessanter finde ich aber fast den einen Gegenfall. Bei Bastia – Versailles war ein grüner Bereich von Minute 77 bis 80 vorhanden. Das Spiel endete 2:3 – und ausgerechnet in Minute 77 fiel ein Treffer. Genau so ein Spiel gehört in dieses Projekt. Eine grüne Markierung bedeutet eben nicht: Hier kann kein Tor fallen. Sie bedeutet lediglich, dass die historische Ausgangslage für dieses Zeitfenster günstiger erscheint. 91,7 Prozent mit einem sichtbaren Gegenfall sind für mich wesentlich lehrreicher als eine künstliche 100-Prozent-Geschichte.
Mamelodi Sundowns – Marumo Gallants: die Ruhe war tatsächlich da
Eines der auffälligsten Spiele im Pre-Podcast war Mamelodi Sundowns – Marumo Gallants. Die Excel-Auswertung zeigte insgesamt 16 grüne Minuten, darunter den Bereich von Minute 47 bis 53. Gleichzeitig war das 6-Minuten-Risiko für schnelle Mehrfachtore mit rund 19 Prozent eher unauffällig und Meta-Scalping stand auf HOCH. Das Spiel endete 2:0, die Treffer fielen in Minute 21 und 68. Damit blieb der hervorgehobene grüne Bereich von 47 bis 53 tatsächlich torfrei und auch eine schnelle Torfolge entstand nicht.
Interessant ist aber die andere Seite: Die Meta-Torprognose lautete 3–4 Tore, tatsächlich fielen nur zwei. Schon dieses Beispiel zeigt ziemlich gut, weshalb ich die einzelnen Modelle nicht miteinander vermischen möchte. Die kurzfristige Scalping-Einschätzung war brauchbar, die exakte Torbereichsprognose war es hier nicht.
Rayo Vallecano – Alaves: fast ein Musterbeispiel – mit einem Haken
Noch interessanter finde ich rückblickend Rayo Vallecano – Alaves. Vor dem Spiel standen dort 11 grüne Minuten: 6 bis 10 sowie 77 bis 82. Zusätzlich wurde das Spiel beim Risiko schneller Mehrfachtore als SEHR INTERESSANT eingestuft. Sowohl das Gesamtspiel als auch die erste Halbzeit waren als DOPPELT INTERESSANT markiert und Meta-Scalping stand ebenfalls auf HOCH. Das tatsächliche Ergebnis lautete 1:1, die Tore fielen in Minute 48 und 84. Damit blieben beide grünen Bereiche komplett torfrei und es gab keine zwei schnellen Treffer innerhalb des kritischen kurzen Fensters.
Das klingt zunächst fast zu schön, aber auch hier gibt es den Haken: Die Meta-Torprognose erwartete 3–4 Tore, tatsächlich wurden es zwei. Für mich ist Rayo – Alaves deshalb fast noch wertvoller als ein vollständig „richtiges“ Spiel. Es zeigt, dass unser System möglicherweise besser darin sein könnte, kurze ruhige beziehungsweise riskantere Spielphasen zu unterscheiden, als die exakte Anzahl der späteren Gesamttore vorherzusagen.
KaPa – JIPPO: wahrscheinlich das lehrreichste Spiel des Piloten
Mein persönlicher Favorit dieser Post-Auswertung ist KaPa – JIPPO. Vor dem Spiel wirkte die Konstellation zunächst widersprüchlich. Die Excel-Datei zeigte acht grüne Minuten und einen markierten Bereich von 58 bis 62. Gleichzeitig stufte das separate Modell das Risiko schneller Mehrfachtore als ERHÖHTES RISIKO ein. Das Spiel endete 1:3, die Treffer fielen in Minute 51, 75, 77 und 81.
Welches Modell hatte nun recht? Beide. Der grüne Bereich von Minute 58 bis 62 blieb tatsächlich torfrei. Später kam aber genau das, vor dem das andere Modell gewarnt hatte: Zwischen Minute 75 und 81 fielen drei Treffer innerhalb kürzester Zeit. Für mich ist das fast das perfekte Beispiel dafür, warum dieses neue Pre-/Post-Format Sinn macht. Die grüne Markierung sagte nicht: „Dieses Spiel bleibt ruhig.“ Sie sagte sinngemäß: „Dieses konkrete Zeitfenster ist statistisch interessant.“ Das Modell für 2+ Tore innerhalb kurzer Zeit beantwortete dagegen eine völlig andere Frage.
In einer Excel-Zeile sieht das zunächst wie ein Widerspruch aus. Nach dem Spiel wird daraus eine Geschichte.
Concarneau – Villefranche: Warnung bedeutet nicht Vorhersage
Auch Concarneau – Villefranche gehörte zu diesen scheinbar widersprüchlichen Fällen. Zehn grüne Minuten standen einem ERHÖHTEN RISIKO bei den schnellen Mehrfachtreffern gegenüber. Das Spiel endete 2:0, die Tore fielen in Minute 43 und 56. Der grüne Bereich von Minute 74 bis 80 blieb vollständig torfrei, während sich die Warnung vor schnellen Mehrfachtoren hier nicht materialisierte.
Aber auch das ist wichtig. ERHÖHTES RISIKO bedeutet nicht: Zwei Tore werden schnell fallen. Es bedeutet lediglich, dass die historische Konstellation ungünstiger aussieht als bei anderen Spielen. Genau an solchen Fällen muss sich später zeigen, ob die Kategorien langfristig tatsächlich sauber voneinander trennen.
Sheffield Wednesday – Bradford City: kein Grünblock und trotzdem interessant
Im Pre-Podcast hatte ich auch Sheffield Wednesday – Bradford City hervorgehoben. Das Spiel besaß keinen klassischen Grünblock. Trotzdem war die 6-Minuten-Auswertung INTERESSANT, das Gesamtspiel sowie die zweite Halbzeit waren DOPPELT INTERESSANT und Meta-Scalping stand auf HOCH. Das Ergebnis lautete 0:1, der einzige Treffer fiel in Minute 47.
Auch dieses Beispiel ist für mich wichtig, weil es zeigt: Kein Grünblock bedeutet nicht automatisch ungeeignet. Die grünen Bereiche sind ein Baustein, aber nicht das gesamte Modell. Je mehr Zusatzinformationen inzwischen in der Mappe entstehen, desto wichtiger wird genau diese Unterscheidung.
2+ Tore in kurzer Zeit: hier wird es interessant
Über alle 57 vollständig ausgewerteten Spiele traten bei 19,3 Prozent mindestens zwei Tore innerhalb eines 6-Minuten-Fensters auf. Anders formuliert: 80,7 Prozent der Spiele blieben ohne eine solche schnelle Mehrfach-Torfolge. Beim strengeren 4-Minuten-Fenster liegt die Quote ohne zwei schnelle Treffer sogar bei 87,7 Prozent.
Besonders auffällig sind derzeit die DOPPELT-INTERESSANT-Signale. Die bisher ausgewerteten Signale stehen sowohl für das Gesamtspiel als auch für die getrennten Halbzeiten aktuell bei 100 Prozent ohne 2+ Tore innerhalb von sechs beziehungsweise vier Minuten. Das ist interessant, aber die Stichproben sind noch klein. Gleichzeitig trennt noch nicht jede Unterkategorie so sauber, wie ich es mir wünschen würde. Beispielsweise liegt UNTER LIGA momentan bei 69,2 Prozent ohne zwei schnelle Treffer innerhalb von sechs Minuten, während ERHÖHTES RISIKO auf 76,9 Prozent kommt. Das ist nicht die Reihenfolge, die man anhand der Bezeichnungen erwarten würde. Also kein Wegdiskutieren: Hier besteht weiterer Kalibrierungsbedarf.
Meta-Tor bekommt einen Dämpfer
Eine der deutlichsten Erkenntnisse aus Goal Times 108 betrifft meine neue Meta-Torprognose. Die Klassen lauten 0–2 Tore | 3–4 Tore | 5+ Tore. Von den 57 beendeten Spielen wurde die exakte Klasse lediglich bei 11 Spielen richtig getroffen. Das entspricht 19,3 Prozent.
Damit ist für mich klar: Die exakte Meta-Torprognose ist momentan keine eigenständige Tippgrundlage. Auch die Bezeichnung Meta-Stärke trennt bislang nicht überzeugend. STARK, MITTEL und SCHWACH unterscheiden sich in der Trefferquote der exakten Torprognose bisher kaum. Das Modell fliegt deshalb nicht aus der Mappe, aber seine Rolle verändert sich. Es bleibt ein Forschungsfeld.
Meta-Scalping erzählt dagegen eine ganz andere Geschichte
Fast das Gegenteil zeigt momentan Meta-Scalping. Hier geht es nicht darum, die genaue Zahl der Tore vorherzusagen, sondern die Eignung für ein kurzes Scalping-Fenster zu klassifizieren. Und dort entsteht erstmals eine sehr interessante Staffelung: Bei HOCH blieben bisher 100 Prozent der acht Spiele ohne 2+ Tore innerhalb von sechs Minuten. Bei MITTEL sind es 88,9 Prozent, bei GERING nur noch 71,0 Prozent.
Auch beim strengeren 4-Minuten-Fenster bleibt die Reihenfolge erhalten: HOCH: 100,0 % · MITTEL: 88,9 % · GERING: 83,9 %. Noch sind insbesondere acht HOCH-Spiele eine kleine Stichprobe, aber genau eine solche Abstufung möchte ich sehen. Nicht die Frage „Wie viele Tore fallen am Ende?“, sondern: „Wie geeignet erscheint dieses Spiel für meine kurze Haltedauer?“ Vielleicht liegt genau dort langfristig der größere Nutzen der Meta-Auswertung.
Und mein „Baby“? Die FT-Torobergrenze
Auch die FT-Torobergrenze wurde mit den abgeschlossenen Spielen weiter geprüft. Inzwischen wurden 31 reale Signale in 30 Spielen ausgelöst. Alle 31 blieben innerhalb der vorgegebenen FT-Obergrenze. Aktueller Stand: 31 von 31 – 100 Prozent. Das 1T-Signal steht bei 19 von 19, das 2T-Signal bei 12 von 12.
Das sieht ausgesprochen stark aus. Trotzdem möchte ich gerade hier nicht den Fehler machen, aus einer guten Serie sofort eine Gewissheit abzuleiten. Die einzelnen Under-Grenzen besitzen weiterhin kleine Stichproben, und B1 bis B3 sind in der aktuellen Auswertung noch Modellreferenzen – kein separates Live-Protokoll der tatsächlichen praktischen Bestätigungen. Die nächste Entwicklungsstufe ist deshalb bereits ziemlich klar: B1 bis B4 müssen irgendwann als echte Live-Ereignisse mit Trigger, Entscheidung und Ergebnis protokolliert werden. Erst dann lässt sich meine praktische Vorgehensweise wirklich sauber gegen das Modell stellen.
Keine nachträgliche Heldenreise – Teil zwei
Im Pre-Beitrag hatte ich genau diesen Punkt angekündigt: Was nicht funktioniert, soll nachher nicht verschwinden. Nach Goal Times 108 heißt das deshalb: Die grünen Phasen sehen mit aktuell 91,7 Prozent torfreien vollständig auswertbaren Blöcken vielversprechend aus. Die DOPPELT-INTERESSANT-Signale sind im ersten Live-Vergleich ausgesprochen auffällig, Meta-Scalping zeigt eine interessante Staffelung von HOCH über MITTEL zu GERING und die FT-Torobergrenze läuft momentan außergewöhnlich stark.
Aber genauso gehört dazu: Die exakte Meta-Torprognose ist mit 19,3 Prozent schwach. Meta-Stärke trennt bislang kaum. Einige Kategorien des 6-Minuten-Risikomodells liegen noch nicht in der Reihenfolge, die ihre Bezeichnungen eigentlich erwarten lassen. Und selbst in einem grünen Bereich kann ein Tor fallen. Genau diese Mischung wollte ich mit diesem Projekt sichtbar machen.
Der eigentliche Gewinn aus Goal Times 108
Wenn ich nur gefragt hätte, wie viele Prognosen „richtig“ waren, wäre mir wahrscheinlich ein großer Teil der interessanten Information entgangen. KaPa – JIPPO zeigt, dass ein grünes Zeitfenster korrekt sein kann und trotzdem später eine extreme Torserie entsteht. Rayo – Alaves zeigt, dass die Scalping-Einschätzung gut funktionieren kann, während die Torbereichsprognose danebenliegt. Bastia – Versailles erinnert daran, dass selbst eine statistisch gute Grünphase niemals Sicherheit bedeutet.
Und die Gesamtauswertung zeigt inzwischen immer deutlicher, dass meine Modelle möglicherweise besser darin sind, Zeitfenster und kurzfristige Risiken zu unterscheiden, als die endgültige Torzahl eines Spiels vorherzusagen. Das ist für mich keine Enttäuschung. Für Football-Scalping könnte genau das sogar die wichtigere Information sein.
Der erste Pre-/Post-Zyklus ist geschlossen
Mit Goal Times 108 ist nun erstmals der komplette Ablauf durchlaufen worden. Zuerst standen die Excel-Daten. Danach wurden die Auffälligkeiten im Pre-Podcast festgehalten. Anschließend kamen die realen Spiele hinzu und jetzt folgt die Nachbetrachtung. Damit entsteht etwas, das ich in dieser Form bisher nicht hatte: ein dokumentierter Vergleich zwischen dem, was vorher erwartet wurde, und dem, was nachher tatsächlich passiert ist.
Das Entscheidende dabei ist für mich nicht, möglichst viele grüne Häkchen hinter Prognosen setzen zu können. Viel wichtiger ist, dass aus jedem Durchlauf neue Fragen entstehen. Warum funktioniert ein Modell besser als ein anderes? Warum kann ein grüner Bereich halten, obwohl das Spiel insgesamt sehr torreich wird? Warum sieht eine Meta-Torprognose schwach aus, während Meta-Scalping gleichzeitig eine interessante Staffelung zeigt? Genau diese Fragen wären in einer reinen Excel-Datei nur schwer sichtbar.
Aus der Zahlenwüste wird langsam ein Ökosystem
Genau das war die eigentliche Idee hinter diesem Pilotprojekt. Ich möchte meine Excel-Dateien nicht kleiner machen. Im Gegenteil: Wenn eine zusätzliche Auswertung eine sinnvolle Frage beantwortet, darf die Mappe weiter wachsen. Aber neben der Zahlenebene soll eine zweite Ebene entstehen, die erklärt, warum diese Zahlen überhaupt dort stehen.
Das System wird damit zunehmend: Daten → Pre-Podcast → Realität → Post-Podcast → Lerneffekt → nächste Auswertung. Goal Times 108 war dafür nur der erste Versuch. Vielleicht ist das wichtigste Ergebnis dieses Piloten deshalb nicht eine Quote von 91,7 oder 100 Prozent, sondern die Erkenntnis, dass selbst ein Widerspruch zwischen zwei Excel-Spalten plötzlich verständlich werden kann, wenn man anschließend den tatsächlichen Spielverlauf danebenlegt.
Genau dort soll dieses Projekt weitergehen.
Weiterführende Beiträge
Wer die Entwicklung dieses Projekts weiterverfolgen möchte, findet hier die wichtigsten Ausgangspunkte:
Pilot-Projekt zu Soccer Scalping Goal Times 108 – die Pre-Auswertung
Soccer Scalping Goal Times 108
Strategie-Werkstatt 2026/27
Risiko 2+ Tore in 6 Minuten
Ruhige Startphasen
FT-Torobergrenze – vom Backtest zum Live-Test
