Faire Wahrscheinlichkeit und faire Quote
Eine faire Wahrscheinlichkeit ist die Einschätzung unseres Modells, wie häufig ein Ausgang bei sehr vielen Wiederholungen einträte. Bei sich gegenseitig ausschließenden Ausgängen (z. B. Heim / Remis / Auswärts) summieren sich diese Wahrscheinlichkeiten auf genau 100 %.
Die faire Quote ist der Kehrwert davon — die Quote, bei der ein Einsatz im Erwartungswert weder gewinnt noch verliert:
faire Quote = 100 / Wahrscheinlichkeit(%)
Beispiel: Schätzt das Modell einen Heimsieg auf 65 %, ist die faire
Quote 100 / 65 ≈ 1,54. Eine Wahrscheinlichkeit von 50 %
entspricht einer fairen Quote von 2,00. Die faire Quote
enthält keine Buchmacher-Marge.
Implizite Wahrscheinlichkeit und Overround
Umgekehrt kannst du aus jeder angebotenen Quote die implizite Wahrscheinlichkeit zurückrechnen:
implizite Wahrscheinlichkeit(%) = 100 / Quote
Wenn du die impliziten Wahrscheinlichkeiten aller Ausgänge eines realen Buchmacher-Marktes addierst, kommst du über 100 % heraus. Dieser Überschuss ist die Buchmacher-Marge (Overround, „Vig"): die eingebaute Gewinnspanne des Anbieters. Genau deshalb verliert eine Strategie, die zu realen Quoten auf jeden Ausgang setzt, langfristig Geld — auch bei perfekt kalibrierten Wahrscheinlichkeiten.
Value und Expected Value
Ein Value Bet liegt aus Modellsicht dann vor, wenn die Quote deines eigenen Anbieters höher ist als unsere faire Quote — also der Anbieter den Ausgang für unwahrscheinlicher hält als das Modell. Der Erwartungswert (Expected Value) eines 1-Einheit-Einsatzes ist:
EV = p × (Quote − 1) − (1 − p)
wobei p die faire Wahrscheinlichkeit als Dezimalzahl ist
(65 % → 0,65) und Quote die Quote deines Anbieters.
Ist EV positiv, ist die Wette aus Sicht des Modells
vorteilhaft. Das ist eine Rechnung, keine Aufforderung
— score.ai verlinkt keine Anbieter und vergleicht für dich keine Quoten;
den Abgleich machst du selbst.
Kalibrierung und Hit-Rate
Damit faire Wahrscheinlichkeiten verlässlich sind, müssen sie kalibriert sein: Von allen Aussagen mit „70 %" sollten über viele Fälle hinweg auch ungefähr 70 % eintreten. Die einfache Hit-Rate (Anteil eingetroffener Forecasts an allen entschiedenen) ist ein erster Indikator; differenzierter misst der Brier-Score, wie nah die ausgewiesenen Wahrscheinlichkeiten an den tatsächlichen Ausgängen liegen. Wie wir das messen, steht in der Methodik.
Bankroll und Kelly
Auf /bilanz simulieren wir eine 100-Einheiten-Bankroll mit flachem 1-Einheit-Einsatz zu fairen Quoten. Bei fairen Quoten und perfekter Kalibrierung bleibt sie im Erwartungswert konstant — sie misst also Modell-Qualität, nicht Profitabilität.
Das Kelly-Kriterium beantwortet die theoretische Frage,
welcher Bankroll-Anteil bei einem Value Bet das langfristige Wachstum
maximiert: f* = (p × b − (1 − p)) / b, wobei
b = Quote − 1 der Netto-Gewinn pro Einheit ist. In der
Praxis setzen disziplinierte Spieler oft nur einen Bruchteil davon
ein. Auch das ist Theorie zur Einordnung — keine Wett-Empfehlung.
Verantwortlicher Umgang
score.ai veröffentlicht Modell-Prognosen zu Bildungs- und Analyse-Zwecken. Wahrscheinlichkeits-Aussagen sind Information, keine Wett-Empfehlung. Wir verlinken keine Wett-Anbieter und geben keine Anbieter-Quoten an — die fairen Werte dienen dem Abgleich und der eigenen, mündigen Entscheidung.
Wer mit Sportwetten Probleme hat oder Hilfe sucht, findet Unterstützung bei der Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung oder unter der Sucht-Hotline 0800 1 372 700.