Es gibt viele Gründe, warum auf bestimmte Sportarten gewettet wird. Vielleicht betreibt man den Sport selbst oder hat einfach nur Spaß beim Zuschauen. Wer es mit dem Wetten ernster nimmt, ist möglicherweise in der Lage, für diese konkrete Sportart Ineffizienzen am Markt festzustellen. Nicht jeder sollte auf Baseball wetten, aber man kann dabei einige wertvolle Lektionen lernen. Erfahren Sie im Folgenden, warum dies so ist.
Man muss nicht zuschauen, nur lernen
Der Vorschlag, sich mit Baseball auseinanderzusetzen, wenn man am Wetten interessiert ist, bedeutet nicht, dass man stundenlang einem Sport zuschauen muss, der einem nicht zusagt oder über den man wenig weiß. Baseball ist wegen dem, was mit dem Sport passiert ist, von Interesse, und wie sich die Art und Weise, wie er analysiert wird, auf die meisten anderen Wettbewerbssportarten in aller Welt ausgewirkt hat.In den letzten 20 Jahren hat sich die Art und Weise, wie der Sport gespielt, angeschaut und bewettet wird, drastisch verändert. Es gibt zahlreiche Faktoren, die im Sport allgemein zu diesen Entwicklungen geführt haben, doch das Aufkommen von Datenanalysen beim Baseball hatte möglicherweise die größten Auswirkungen von allen.
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Die meisten bekannten Sportarten haben mittlerweile mit Baseball hinsichtlich empirischer Analysen gleichgezogen, doch es ist vorteilhaft, zurück zum Anfang dieser Datenrevolution zu blicken. So lernen Wettende, wie und warum sich die Dinge änderten, und es erklärt ihnen, was es bringt, Vorurteile abzulegen und neue Methoden zu erlernen, die zu verbesserten Ergebnissen führen können.
Der Beginn einer Datenrevolution
Jahrelang kümmerte man sich bei einem Baseballspiel lediglich um die Zahlen des Feldergebnisses. Das Feldergebnis zeigt die spielenden Teams, Spielrunden und Anzahl der Runs, Treffer und Fehler jedes Teams sowie die Schlag- und Wurfleistung der einzelnen Spieler an.
Man kann sich herkömmliche Handicapper, die die Ideallinie nach „Bauchgefühl“ basierend auf Erfahrung und Kenntnis des Sports abschätzen, als Gegenstück „altmodischer“ Baseball-Talentscouts vorstellen, die das Gleiche mit den unter Vertrag zu nehmenden oder zu verkaufenden Spielern tun.
Mit diesen Zahlen war man beim Baseball über 100 Jahre mehr als zufrieden (einschließlich einiger Veränderungen). Im Jahr 1971 wurde die Society for American Baseball Research (SABR, Gesellschaft für amerikanische Baseball-Forschung) mit dem Ziel gegründet, Geschichte und Spieldaten des Baseballs zu verbreiten. Ein Jahr später, 1972, veröffentlichte SABR das erste Baseball-Forschungsjournal, das ab dann jährlich erschien, um Forschungsergebnisse und neue Erkenntnisse zum Baseball zu teilen.
Bill James (ein SABR-Mitglied) veröffentlichte 1977 eine eigene Baseball-Zusammenfassung. Seine Arbeit betonte die aus der statistischen Analyse beim Baseball gewonnenen Erkenntnisse. Dann gab es bis 2002 mehrere Entwicklungen bei Datenerfassung und -analyse, als Billy Beane mit der Sabermetrics-Methode (von SABR abgeleiteter Begriff) der Aufstieg eines Oakland A's-Team mit kleinem Budget in die American League Division Series gelang.
Beanes Erfolg als Trainer der A’s beruhte auf der Kenntnis, dass die Sabermetrics eine viel effizientere Möglichkeit zur Bewertung der Spielerleistung boten und dass ein besseres Verständnis der Komponenten eines Baseball-Teams dazu beiträgt, dass es mit maximaler Effizienz geführt wird. Die Geschichte der 2002 Oakland A’s (und wie wichtig der datenbasierte Ansatz war) erlangte Allbekanntheit dank Michael Lewis’ Buch von 2003 Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game mit der Filmversion („Die Kunst zu gewinnen – Moneyball“) von 2011.
Eine neue Art des Wettens
Billy Beane und die Oakland A’s zeigten, wie vorteilhaft der Einsatz von Daten beim Baseball aus Teamsicht sein kann. In nur wenigen Jahren wurde das traditionelle Scoutsystem bei fast jedem Team in der Liga durch Teams aus Datenanalysten ersetzt. Die Fähigkeit, aus großen Datenmengen maßgebliche Aktionen zu gewinnen (Spieler kaufen und verkaufen oder andere aus der aktuellen Mannschaftsaufstellung auswählen) wurde schon bald mehr geschätzt als frühere Erfahrung beim Spielen auf Profiniveau (die meisten Teams verwendeten noch eine Mischung aus beidem).
Die Sabermetrics führten auch zu einem neuen Fanerlebnis. da mehr Zahlen zu verarbeiten und mehr Erkenntnisse aus Matchberichten und -ausstrahlungen zu sammeln waren. Am wichtigsten war jedoch (zumindest im Sinne dieses Artikels), dass die neu gefundene Vorgehensweise in Team-Backoffices zu Veränderungen an der Art und Weise führte, wie auf Baseball gewettet wurde.
Man kann sich herkömmliche Handicapper, die die Ideallinie nach „Bauchgefühl“ basierend auf Erfahrung und Kenntnis des Sports abschätzen, als Gegenstück „altmodischer“ Baseball-Talentscouts vorstellen, die das Gleiche mit den unter Vertrag zu nehmenden oder zu verkaufenden Spielern tun. Ganz wie die neuen Scouts mit Daten feststellen, wen ein Team kaufen soll, nutzten auch die Wettenden mehr Daten, um Ergebnisse vorherzusagen und zu berechnen, was eine gute Wette wäre.
Die Nutzung von Daten hat sich im Baseball weiterentwickelt. Teams können jetzt Tausende von Aktionen von jeder Spielpassage auf dem Baseball-Feld nachvollziehen. Auch wenn die meisten Wettenden keinen Zugriff auf diese Art von Informationen haben, gibt es auf Websites wie Baseball-Reference, FanGraphs und sogar der offiziellen MLB-Website endlose Abfolgen von Daten, um Spielergebnisse zu modellieren.
Die Datenrevolution im Baseball kann als Katalysator angesehen werden, mit dem die Masse der Wettenden verstand, wie nützlich die richtigen Daten sein können. Was mit On-Base Percentage (OBP) und Wins Above Replacement (WAR) im Baseball begann, hat u. a. zu Expected Goals (xG) im Fußball und Floor Impact Counter (FIC) im Basketball geführt.
Der Sport, auf den man wettet, ist noch immer der wichtigste
Zwar kann man aus der Analyse dieser technischen Entwicklungen im Baseball viel lernen, doch sollte der Sport, auf den man tatsächlich wettet, auch weiterhin der Hauptfokus bleiben.
Es gibt zahllose Unterschiede zwischen den einzelnen Sportarten und wenn man sich einen berechtigten Vorsprung in einem bestimmten Sport erarbeitet hat, sollte man sich darum kümmern, diesen Vorsprung bestmöglich auszubauen. Während der Green Lumbar zeigt, dass Spezialwissen in einer Sportart nicht gleichbedeutend mit Wettprofi in diesem Sport ist, ist ein Verständnis der Nuancen dessen, auf das man wettet, von Vorteil, um lukrative Wettchancen zu finden (zumindest kann man die Zahlen, die man vor sich sieht, in den Kontext setzen).
Leider gibt es aber immer Wettende mit mehr Ressourcen, besseren Daten und weiterentwickelten Systemen als den eigenen.
Einer der auffallendsten Unterschiede zwischen Baseball und vielen anderen Sportarten ist die Menge verfügbarer Daten. Die oben genannten Baseball-Websites sind nur eine Auswahl der Baseball-Wettenden zur Verfügung stehenden Datenquellen. In anderen Sportarten ist es schwieriger, an diese Mengen von Daten zu gelangen.
Ein weiterer wichtiger Unterschied ist die Tatsache, dass sich der Mechanismus des Baseballs viel besser für statistische Analysen eignet (vermutlich hat er deshalb so lange die Entwicklung angeführt). Sportarten wie Fuß- oder Basketball sind beispielsweise viel fließender.
Bei vielen Sportarten gibt es nicht wie im Baseball laufende Starts und Stopps oder einen deutlichen Anfang bzw. ein deutliches Ende jedes Spielsegments. In anderen Sportarten, beispielsweise beim American Football, kann sich das Spielergebnis innerhalb von Sekunden ändern (ein Touchdown kann während jeder Spielpassage in der Offensive oder Defensive erfolgen).
Sensibilisierung gefolgt von Handeln
Zu verstehen, warum das, was im Baseball passiert ist, aus Wettsicht wichtig ist, ist das eine. Dieses Wissen in die Praxis umzusetzen, ist jedoch etwas völlig anderes. Beispielsweise hatten die 2002 Oakland A’s eine solch eindrucksvolle Saison, weil sie die Ersten ihrer Art waren und niemand anders dieselbe Methode nutzte (d. h., es gab nur minimalen Wettbewerb um die Spieler, die sie kaufen wollten).
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Mittlerweile tut jeder in der MLB das Gleiche, und da den verschiedenen Teams eine Vielzahl von Ressourcen zur Verfügung steht, ist es sehr schwierig, in so kurzer Zeit von unten nach oben zu kommen.
Das Gleiche gilt für den Wettmarkt. Daten zu verwenden, ist beim Wetten nichts Neues, und die Mehrzahl der Wettenden versucht Dasselbe (lukrative Wetten zu finden). Leider gibt es aber immer Wettende mit mehr Ressourcen, besseren Daten und weiterentwickelten Systemen als den eigenen. Man versucht nicht nur, den Buchmacher zu schlagen, sondern auch die Mitwettenden.
Sich für Baseball zu interessieren und dafür, wie die Nutzung von Daten den Sport für immer verändert hat, macht einen nicht zu einem erfolgreichen Wettenden. Es hilft aber dabei zu verstehen, wie der Markt geschlagen werden kann und warum andere Perspektiven langfristig von Vorteil sein können.