Okt 7, 2019
Okt 7, 2019

Der Tippgeber-Markt und der Einfluss von „Survivorship Bias“

Was ist „Survivorship Bias“?

Wer wird auf dem Tippgeber-Markt überleben?

Die erwartete Profitabilität von „Überlebenden“

Der Tippgeber-Markt und der Einfluss von „Survivorship Bias“

Das Internet ist voll von Tippgebern und selbsternannten Experten, die für jede erdenkliche Sportart Tipps anbieten. Manche der gezeigten Bilanzen sind verlockend für Wettende, die selbst keinen großen Rechercheaufwand betreiben wollen. Hinter diesen Bilanzen (oder ihrem Fehlen) steckt jedoch häufig mehr, als auf den ersten Blick zu sehen ist. Lesen Sie weiter, um mehr über den Einfluss von „Survivorship Bias" auf den Tippgeber-Markt zu erfahren.

2017 habe ich mal eine kleine Bierdeckel-Simulation durchgeführt, um den Einfluss von „Survivorship Bias“ in einem Tippgeber-Markt zu testen. Insbesondere ging es dabei um das Problem des Ausscheidens von Tippgebern. Dazu bin ich wie folgt vorgegangen.

Ein Tippgeber-Markt ist eine Website, die Tippgeber bewirbt. Nehmen wir einmal an, dass es am ersten Tag der Website genau einen Tippgeber gibt und mit jedem neuen Tag ein weiterer Tippgeber hinzukommt. Nehmen wir weiter an, dass alle Tippgeber bei einer täglichen Wette mit einheitlichen Einsätzen bei Quoten von 2.00 (eine logische Annahme in einem US-Points-Spread-Markt beispielsweise) Tipps geben, und dass alle einfach nur Münzen werfen und nicht wirklich über die Kompetenz verfügen, über das Auswählen der besten Marktquoten hinaus die Quoten der Buchmacher deutlich zu schlagen. Wir gehen davon aus, dass diese ‚echte‘ oder ‚Break-Even‘-Quoten darstellen.

Ein Tippgeber hält sich so lange in diesem Markt, bis sein Ertrag unter –5 % fällt (bei mindestens 100 Tipps). Wie sieht der Markt nach 200 Tagen aus?

Bei Ausführung einer Monte Carlo-Simulation (1000 Durchläufe) verblieben durchschnittlich 56 Tippgeber im Markt. Ihr Durchschnittsertrag lag in der Summe bei 5,4 %. Weil Tippgeber mit schlechter Performance ausscheiden, entsteht der Eindruck, dass die verbleibenden Tippgeber in der Summe fähig sind, gestützt auf ihre Kompetenz einen ordentlichen Gewinn zu erzielen. Aus dem Modell wissen wir jedoch, dass jeder Tippgeber in Wirklichkeit nur Glück und Pech demonstriert.

In diesem Artikel möchte ich untersuchen, welchen Einfluss „Survivorship Bias“ in Zusammenhang mit einem Tippgeber-Markt hat.

Was ist „Survivorship Bias“?

„Survivorship Bias“ (etwa: Verzerrung zugunsten der Überlebenden) ist ein logischer Fehlschluss: Man konzentriert sich auf die Menschen oder Dinge, die einen bestimmten Vorgang „überlebt“ haben, und übersieht dabei unbewusst diejenigen, die nicht überlebt haben, weil sie eine geringere Sichtbarkeit erzeugen. „Survivorship Bias“ kann dazu führen, Erfolgsaussichten systematisch zu überschätzen, weil die Fehlschläge ausgeblendet werden.

In diesem Fall ist der „Vorgang“ das Erzielen einer besseren Rendite als –5 %. Verständlicherweise sind in Tippgeber-Supermärkten nur die Tippgeber zu sehen, die gegenwärtig dort aktiv sind – oder sogar nur die, die profitabel sind. Inaktive Tippgeber verschwinden wahrscheinlich aus dem Schaufenster, weil sie keine Tipps mehr anbieten, die ein Kunde kaufen möchte, und daher keinen Umsatz mehr für den Markt generieren.

Wir benötigen keinen Abschluss in höherer Statistik, um Gründe dafür zu finden, warum ein Tippgeber einen Tippgeber-Markt verlassen könnte. Berufliche Meinungsdifferenzen könnten ein Grund sein; ein weiterer könnte sein, dass ein erfolgreicher Tippgeber beschlossen hat, auf eigene Faust weiterzumachen, weil er das Gefühl hat, die Dienste eines Marktes nicht mehr zu benötigen.

Für interessierte Kunden, die mit dem Gedanken spielen, Tipps von einem Tippgeber-Markt zu kaufen, gilt – wie eigentlich immer – die folgende Maxime: Es ist die gebührende Sorgfalt walten zu lassen.

Der häufigste Grund dürfte jedoch der sein, dass es dem Tippgeber nicht gelingt, nachhaltig Gewinne zu erzielen. 300 solcher Tippgeber habe ich für den Zeitraum von 14 Jahren – von 2001 bis 2015 – untersucht. Etwa die Hälfte von ihnen war nicht profitabel – ein Zeichen dafür, dass nur sehr wenige von ihnen überhaupt Vorhersagekompetenz besaßen. So ziemlich das meiste von dem, was passierte, war dem Zufall geschuldet. Ihr Ausscheiden war vielleicht ihre Entscheidung, mit dem Tippgeben aufzuhören. Es könnte aber auch einfach die Politik des Marktes sein, die Verträge von schlechten Tippgebern zu kündigen. 

Bei einer Suche mit Google finden Sie zahlreiche Tippgeber-Märkte. Es ist anzunehmen, dass diese Tippgeber-Märkte die – aktuellen und früheren – Daten für all ihre Tippgeber speichern. Wenn man die Performance der ausgeschiedenen Tippgeber nicht mehr sehen kann, könnte unser Eindruck bezüglich der tatsächlichen Performance der noch sichtbaren Tippgeber verzerrt werden.

Kein Wettender, der in Betracht zieht, sich an einen Tippgeber zu halten, wird logischerweise nach unprofitablen Tippgebern suchen; er will nur die Tippgeber sehen, die ihren Kunden das meiste Geld bescheren. Weil die Wettenden die Gefahren des „Survivorship Bias“ nicht berücksichtigen, laufen sie jedoch Gefahr, wenig fundierte Urteile zu fällen, wenn sie sich für einen Marktplatz und bestimmte Tippgeber entscheiden.

Wie hoch sind die erwarteten Überlebenschancen?

Es wäre hilfreich, eine Vorstellung davon zu haben, was wir auf einem Tippgeber-Markt an Informationen erwarten können – und diese Informationen zu nutzen, um fundiertere Urteile zu fällen. Schauen wir uns dazu die Monte Carlo-Simulation an, die ich vor zwei Jahren durchgeführt habe.

Unter Rückgriff auf die eingangs genannten Annahmen (jeder Tippgeber tippt einmal pro Tag bei pauschalen Einsätzen und Quoten von 2.00; jeden Tag kommt ein weiterer Tippgeber hinzu; Tippgeber überleben, bis ihr Ertrag nach mindestens 100 empfohlenen Tipps unter –5 % fällt) verlängerte ich die Dauer der Monte Carlo-Simulation auf 1000 Tage und spielte 10.000 Durchläufe durch.

Laut meinem Wettrendite-Rechner (der hier) zu finden ist) liegt die Überlebenswahrscheinlichkeit eines unerfahrenen Tippgebers (gemäß obiger Definition) an Tag 101 bei 69,23 %. Meine Monte Carlo-Simulation bestätigte dieses Ergebnis: 69,29 % der Tippgeber haben einen Ertrag, der über –5 % liegt.

Mit jedem Tag fallen die Überlebenschancen von Tippgebern, die nach dem Münzwurf-Prinzip arbeiten. Diese Tippgeber, deren Erträge nach 100 Tipps nahe an –5 % liegen, dürften die ersten sein, die nach wenigen weiteren glücklosen Ergebnissen ausscheiden. Die Rate, mit der diese Überlebenschance fällt, sinkt jedoch, je mehr Tipps die Tippgeber ansammeln – ganz einfach aufgrund des Gesetzes der großen Zahlen. Einen Ertrag von –5 % aufzuweisen, ist nach 1000 Tipps viel weniger wahrscheinlich als nach 100. 

Das nachstehende Diagramm veranschaulicht die Entwicklung der Überlebenswahrscheinlichkeit zwischen Tag 101 und 1000.

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Die erwartete Profitabilität von „Überlebenden“

Nach wie vor gilt, dass jeder überlebende Tippgeber eine langfristige Gewinnerwartung von 0 % hat. So wurde das Modell konzipiert. Wenn die Glücklosen ausscheiden, wie sehen dann aber die Gewinne der Überlebenden aus?

Das nachstehende Diagramm zeigt die erwarteten Erträge für überlebende Tippgeber von Tag 101 bis 1000. Der Ausschlag nach oben zwischen Tag 101 und 120 ist wahrscheinlich der zu Beginn höheren Tippgeber-Ausscheidungsquote geschuldet (siehe obiges Diagramm), weil Tippgeber, die sich kurz vor der Ertragsschwelle von –5 % bewegen, nach wenigen weiteren Misserfolgen herausfallen. 

Danach zeigt sich ein gradueller Rückgang im erwarteten Ertrag, der sich mit den Prognosen nach dem Gesetz der großen Zahlen deckt. Mein Wettrendite-Rechner sagt, dass ein einzelner Tippgeber, der nach dem Münzwurf-Prinzip vorgeht, eine Chance von rund 31 % hat, nach 100 Tipps einen Ertrag von +5 % aufzuweisen. Bei 1000 Tipps liegt dieser Wert nur noch bei 6 %. 

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Wie viele Überlebende sind profitabel?

Das letzte Diagramm veranschaulicht, welcher Anteil der überlebenden Tippgeber bis zu Tag 1000 voraussichtlich profitabel sein wird. Bis Tag 200 überleben zwar weniger als 50 % der ursprünglichen Tippgeber; diejenigen, die den Cut schaffen, haben aber eine Chance von mehr als 80 %, Profite auszuweisen. Und selbst nach 1000 Tagen liegt der Wert noch über 70 %. 

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„Survivorship Bias“ im Tippgeber-Markt: Welche Erkenntnisse haben wir gewonnen?

Es liegt auf der Hand, dass die Ergebnisse dieses Modells sehr stark von den individuellen Bedingungen abhängen. Sie ändern sich mit der Anzahl der pro Tag genutzten Tipps, mit den empfohlenen Quoten und Einsätzen und vor allem mit den Kriterien, die bestimmen, wann ein Tippgeber aus dem Markt ausscheidet.

Eine allgemeingültige Erkenntnis ergibt sich aus diesem Modell jedoch ganz klar. Bei einem Tippgeber-Markt, auf dem sich in erster Linie inkompetente Tippgeber tummeln – und das ist meist der Fall –, entsteht schnell der Eindruck, er böte Tippgeber, die nicht einfach nur Glück haben.

Weil die Wettenden die Gefahren des „Survivorship Bias“ nicht berücksichtigen, laufen sie Gefahr, wenig fundierte Urteile zu fällen, wenn sie sich für einen Marktplatz und bestimmte Tippgeber entscheiden.

Das soll nicht heißen, dass es gar keine kompetenten Tippgeber gibt. Eine kleine Zahl verfügt möglicherweise über Kompetenz. Vielmehr sei Folgendes betont: Es werden weit weniger Tippgeber in der Lage sein, nachhaltig über reines Glück hinausgehende Gewinne zu generieren, als die Daten nahelegen, die Sie zu sehen bekommen.

Ein Markt mit Point-Spread-Handicappern und mehreren hundert Tipps pro Tippgeber kann beispielsweise in der Summe eine Durchschnittsrendite von 3 bis 5 % aufweisen. Auf individueller Ebene liegt die Chance, dass ein inkompetenter Handicapper dies erreicht, jedoch bei gerade einmal 20 %.

Einige Märkte haben Daten für die kollektive Rendite von Tippgebern veröffentlicht; in einem Beispiel liegt sie bei –2 %. In diesem speziellen Fall zeigt sich, dass die große Mehrheit der Wettenden einfach nur Verluste einfährt, die der Pinnacle-Marge entsprechen. Andere Märkte sind jedoch möglicherweise weniger transparent.

Für interessierte Kunden, die mit dem Gedanken spielen, Tipps von einem Tippgeber-Markt zu kaufen, gilt – wie eigentlich immer – die folgende Maxime: Es ist die gebührende Sorgfalt walten zu lassen. Fragen Sie den Markt nach Daten zu den Tippgebern, die keine Tipps mehr geben, und nach ihren Gründen für ihr Ausscheiden. Ist der Markt nicht bereit, diese Daten offenzulegen, wissen Sie, was hinter ihrem Widerwillen steckt.

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