Jan 30, 2018
Jan 30, 2018

Wie oft werden Profiwettende bezahlt?

Wie oft kann ein erfolgreicher Wettender erwarten, einen Gewinn zu erzielen?

Analyse der monatlich erwarteten Renditen eines Profiwettenden

Was können Wettende aus binomischen Formeln für bestimmte Szenarien lernen?

Wie oft werden Profiwettende bezahlt?

Es kann sich durchaus lohnen, seinen Lebensunterhalt mit Wetten zu bestreiten. Doch so verlockend diese Idee auch klingen mag, ein regelmäßiges Einkommen aus Wetten zu generieren, ist nicht einfach. Wie häufig können erfolgreiche Wettende damit rechnen, Einnahmen zu erzielen? Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

2017 veranstaltete Pinnacle einen Twitter Discussion Day, an dem sie Ratschläge zum Thema „Was ist notwendig, um Profiwettender zu werden“ gaben. Einige der Dinge, die diskutiert wurden, betrafen Einsatzstrategien und Geldmanagement, den Wert von Informationen, den Unterschied zwischen Auswahl des Gewinners und Suche des Erwartungswerts sowie die Bedeutung der Schlussquoten beim Messen des Erfolgs.

Ein Aspekt, der fehlte, war eine Einschätzung dazu, was es wirklich bedeutet, wenn jemand mit Wetten Geld verdienen möchte, und speziell, wie oft ein Gewinner erwarten kann, Profit zu erzielen. Um dies zu messen, wird einfach davon ausgegangen, dass professionelles Sportwetten ein Job wie jeder andere ist.

Bei den meisten Beschäftigungsformen wird ein monatliches Einkommen gezahlt. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie oft ein erfolgreicher Sportwettender erwarten kann, ein monatliches Einkommen zu erspielen.

Wie oft wird die Bankroll ein neues Maximum erreichen?

Eine der frühesten Inspirationen auf meinem gewählten Karriereweg als Sportwettenanalyst war ein auf der Website „Professional Gambler“ veröffentlichter Artikel mit dem Titel Sports Betting Money Management (Sie finden den Artikel hier). Er hat mir die Augen geöffnet, denn er versuchte dem Leser nicht vorzugaukeln, er könne unmögliche Renditen, Trefferquoten und Profitwachstumsraten erzielen.

Sportwetten sind ein hartes Business, wenn man Erfolg haben will. Auch die besten Profis, die Handicap- oder Spread-Märkte bespielen, erreichen nur Trefferquoten von 55 bis 57 % mit Renditen, die über lange Sicht selten 110 % überschreiten.

Der vielleicht überraschendste Fakt in besagtem Artikel war die Beobachtung, dass die Bankroll (also der verfügbare Geldbetrag) eines Handicappers mit einer Trefferquote von 55 % gerade mal in 5 % der Zeit ein neues Maximum erzielt. Um R. J. Miller, den Autor dieses Artikels und Profispieler, zu zitieren: „Neulinge denken, dass du mit jedem Tag mehr Geld zur Verfügung hast.“ Tatsächlich aber gilt: „An 19 von 20 Tagen wirst du unter deinem Bankroll-Maximum liegen.“

Für diesen Artikel wollte ich einmal seine These für bestimmte Wettquoten (1,50, 2,00, 3,00, 5,00 und 10,00) und Umsatzrenditen (90 % bis 120 % in Schritten von 2 %) prüfen. Die erwartete Wahrscheinlichkeit für das Erreichen eines neuen Bankroll-Maximums wurde mithilfe der Monte-Carlo-Simulation modelliert. Die Ergebnisse sind im Diagramm unten grafisch dargestellt:

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Als R. J. Miller seinen Artikel schrieb, lag die typische Handicap-Quote bei -110 (Amerikan. Quote), also 10/11 (Bruchquote) bzw. 1,91 (Dezimalquote).

Eine Trefferquote von 55 % wäre dann gleichbedeutend mit einer Rendite von 105 %. Die am besten zu diesen Zahlen passende Linie ist die grüne Linie oben (Quoten von 2), und tatsächlich finden wir, dass wir bei einer solchen Rendite in 5 % der Zeit ein neues Bankroll-Maximum erwarten können.

Es zeigt außerdem, dass ein Bankroll-Maximum sehr unregelmäßig auftritt, auch wenn unsere Performance deutlich besser ist. Auch mit einer langfristigen Rendite von 120 % – eine Zahl, die bei diesen Quoten in seriösen Sportwettenkreisen noch nie aufgetreten ist – würden wir in gerade mal 20 % der Zeit ein Bankroll-Maximum erreichen. Bei höheren Quoten würden diese Maxima sogar seltener auftreten.

Monatliche Renditen

Die neun Diagramme unten zeigen mögliche monatliche Wetthistorien von jeweils 50 Einsätzen (Handicap-1:1-Wetten mit Mindesteinsatz) und einer theoretischen Trefferquote von 55 %, was einem erwarteten Profit p von 10 % oder einer erwarteten Rendite r von 110 % entspräche.

Auch bei einem sehr gesunden Vorteil gegenüber den Quoten würden drei Wetthistorien mit einem Verlust enden. Stellen Sie sich also vor, dass Sie zwei oder drei Monate im Kalenderjahr keine Bezahlung erhalten, und schlimmer noch, dass Sie auch noch Ihren Arbeitgeber dafür bezahlen müssen, dass Sie nicht gut genug gearbeitet haben. Jeder, der behauptet, Sportwetten sei einfach, hat schlicht keine Ahnung.

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Ein erfolgreicher Sportwettender würde es zweifelsohne nützlich finden, wenn er die Wahrscheinlichkeit abschätzen könnte, dass die monatliche Rendite profitabel ist – oder eben nicht. Tatsächlich können wir für einfache Szenarien wie oben, wo alle Quoten und Einsatzgrößen gleich sind, das Binomialtheorem verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses mit Verlust exakt zu berechnen. In diesem Beispiel beträgt sie 19,7 %.

Was passiert, wenn wir die Wettquoten ändern? Das erste Diagramm unten zeigt, wie die Wahrscheinlichkeit für einen Verlustmonat nach 50 Einsätzen variiert, je nachdem, auf welche Quoten wir wetten.
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Je geringer also unsere erwartete Rendite ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Monat Verluste bringt. Was ebenfalls klar ist, ist die Auswirkung der höheren Varianz bei Wetten mit höheren Quoten. Bei einer relativ kleinen Stichprobe von Einsätzen wie dieser spielt Glück bei höheren Preisen eine viel größere Rolle. Selbst bei einem gesunden Vorteil können wir immer noch erwarten, Geld in einer signifikanten Anzahl von Monaten zu verlieren.

Bei Quoten von 10 beträgt die Wahrscheinlichkeit eines Verlustes etwa 27 %, bei einer erwarteten Rendite von 120 %. Wetten auf diese Quoten bietet kaum eine Verbesserung, wenn wir keinerlei Vorteil haben (43 %). Im Gegensatz dazu sind unsere monatlichen Erwartungen, wenn wir auf geringe Quoten von 1,5 wetten, viel mehr von der Größe des Vorteils beeinflusst, den wir haben, und viel weniger vom Zufall.

Das nächste Diagramm zeigt, wie sich die Dinge ändern, wenn wir die monatliche Anzahl der Einsätze auf 250 erhöhen.

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Jetzt sind die monatlichen Erwartungen viel deutlicher definiert, auch für höhere Quoten. Und es verwundert kaum, dass je größer die Stichprobe von Wetten ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir den Monat mit einem Gewinn beenden. Dass wir einen profitablen Erwartungswert erhalten, ergibt sich allerdings einfach aus dem „Gesetz der großen Zahlen“. Und daraus lässt sich auch folgern: Wenn wir keinen Vorteil gegenüber den Quoten haben, impliziert ein größere Anzahl von Wetten auch eine größere Wahrscheinlichkeit für einen Verlust.

Die letzten beiden Diagramme vergleichen die monatlichen Erwartungen für die jeweiligen Quoten 2,00 und 5,00 für fünf unterschiedliche Stichprobengrößen: 10, 20, 50, 100 und 250 Einsätze. Die Diagramme bekräftigen weitgehend, was uns die ersten beiden Diagramme sagen:

  1. Je größer unserer Vorteil (Nachteil), desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir einen Gewinn (Verlust) erzielen.
  2. Je mehr Einsätze wir platzieren, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir einen Gewinn (Verlust) über jenen Zeitraum machen, für den wir einen Vorteil haben (nicht haben).
  3. Je kleiner die Quoten, die wir wetten, desto geringer wird der Einfluss des Zufalls.

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Alle, die ihr eigenes Binomial-Szenario analysieren möchten, können die folgende Excel-Formel verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Verlustes für eine Stichprobe von Einsätzen zu berechnen:

=BINOMDIST(ROUNDUP((n/o)-1,0), n, r/o, TRUE)

wobei n = Anzahl der Einsätze, o = Quoten und r = erwartete Rendite oder erwarteter Vorteil, ausgedrückt entweder als Prozentsatz oder Dezimalwert (z. B. 110 % = 1,1).

R. J. Miller teilte seiner Leserschaft mit, dass sie mit einer Trefferquote von 55 % und 125 Einsätzen pro Monat alle 9 Monate mit einem Verlust rechnen müssten. Bei Quoten von 1,909 (n = 125, r/o = 0,55) liefert die binomische Gleichung eine Wahrscheinlichkeit für einen Verlustmonat von 27,9 % oder weniger als jeder vierte Monat. Offensichtlich hat sich Miller hier bei seinen Berechnungen geirrt.

Vielleicht hat er aber auch an faire 1:1-Handicaps gedacht, ohne die Buchmachermarge einzuberechnen. In diesem Fall würde die Wahrscheinlichkeit bei 13,1 % liegen, was seiner Vermutung nahe kommt. Die Ungenauigkeiten mal beiseitegelassen lag Miller in seiner Betrachtung der Gesamtsituation aber richtig: Eine effektive Wettstrategie wird von dem Wissen unterstützt, was die Erwartung ist.

Für kompliziertere Wettverläufe mit unterschiedlichen Wettpreisen und Einsatzgrößen würde eine Monte-Carlo-Simulation erforderlich sein.

Schlussfolgerung: Wie oft werden Profiwettende bezahlt?

Einen Wettvorteil bei Sportwetten zu finden, ist ein hartes Geschäft. Nur wenige Wettende sind in der Lage, solche Vorteile längerfristig mit Know-how und mit geringerem Einfluss von Glück zu erreichen. Selbst ausgewiesene Gewinner müssen ihre Rentabilitätserwartungen abmildern. Ein neues Bankroll-Maximum ist viel seltener, als sich die meisten Menschen vorstellen.

Darüber hinaus lassen sich übertriebene Erwartungen nach einem regelmäßigen monatlichen Einkommen mit etwas Statistik wieder geraderücken. Ich hoffe sehr, dass dieser Artikel gezeigt hat, wie schwierig es ist, sich einen Lebensunterhalt mit Sportwetten zu verdienen.

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