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Wie gut sind Prognosen im Sport?

Am Aktienmarkt beschäftigt man sich als großes Bankunternehmen regelmäßig mit komplexen Zukunftsanalysen, um Gewinne zu erwirtschaften. Doch funktioniert dies bei Sportprognosen ebenfalls? Goldman Sachs versucht sich jedenfalls schon länger an diesem Unterfangen und hatte dabei nicht wenige Erfolge zu verzeichnen. Mittels eigens entworfener Analyse-Tools macht sich der Großkonzern vor allem bei großen Fußballturnieren wie der EM oder WM daran, durch Wahrscheinlichkeitsberechnungen möglichst genaue Vorhersagen zu treffen.

Dabei ist das weltbekannte Wallstreet-Unternehmen natürlich nicht allein: Für Wettanbieter gehören Untersuchungen dieser Art zwecks Festlegung von Wettquoten zum ganz normalen Alltag. Inwiefern solche Prognosen präzise Voraussagen treffen können, haben wir uns an einigen Beispielen angeschaut. Wie sich eine Organisation, die normalerweise in der Finanzwelt agiert, im Vergleich zu im Sportbereich erfahreneren Wettanbietern geschlagen hat, können Sie anhand interessanter Vergleiche im Folgenden nachlesen.

Wie werden Prognosen im Sport erstellt? – Big Data als Erfolgsrezept

Um im Bereich des Fußballs Zukunftsprognosen anzustellen, gibt es mehrere verschiedene Möglichkeiten und Modelle, mit denen man arbeiten kann. Versucht eine große Organisation, die Ausgänge sportlicher Ereignisse vorherzusagen, stehen ihr im Vergleich zu privaten Hobby-Analysten natürlich umfassendere Ressourcen zur Verfügung. Wettanbieter erheben und analysieren beispielsweise fortwährend Daten, um für ihre angebotenen Wetten angemessene und zugleich gewinnbringende Quoten festsetzen zu können. Sind die gesammelten Informationen so umfänglich und komplex, dass sie nur noch mittels automatisierter Analysewerkzeuge sinnvoll genutzt werden können, spricht man auch von Big Data.

Die hierfür verwendeten Daten beschränken sich in der Regel nicht nur auf Ergebnisse vergangener Spiele, sondern auch auf fortlaufende Änderungen von Umständen unterschiedlicher Natur. So werden im Fußball zum Beispiel nicht lediglich frühere Leistungen von Mannschaften berücksichtigt. Gegebenenfalls fließen zusätzlich Einflüsse wie Formänderungen oder Ausfälle von wichtigen Spielern in die Betrachtung ein. Zudem werden die laufenden Untersuchungen solcher Ereignisse so genutzt, dass sich die Rückschlüsse stetig in den anfangs festgelegten Wettquoten widerspiegeln. Das heißt, dass sich die derzeit bestehenden Quoten eines Wettanbieters für ein in zwei Wochen stattfindendes Fußballspiel im Zeitraums bis zum Anpfiff jederzeit drastisch ändern können, falls neue Informationen verfügbar werden, die eine abweichende Prognose suggerieren.

Genau hier liegt einer der Hauptunterschiede zu den Analysen, die von dem weltweit berüchtigten Investmentbankunternehmen Goldman Sachs getätigt werden. Dessen bekannteste Sportanalysen sind die Zukunftsprognosen, die der große Finanzdienstleister in den letzten Jahren regelmäßig zum Anlass von großen Fußballturnieren getätigt hat. Beispiele der letzten Jahre sind die Voraussagen des Unternehmens bezüglich der Weltmeisterschaft 2014 und der Europameisterschaft 2016. Im Gegensatz zu den geläufigen Wettanbietern, die regelmäßig ihre angebotenen Wettquoten ändern, stellt Goldman Sachs gewöhnlich bereits im Vorfeld dieser Turniere umfassende Prognosen an. Dabei trifft die Wallstreet-Bank nicht nur Aussagen darüber, wie wahrscheinlich ein Titelgewinn für die Teilnehmerländer ist, sondern versucht ebenfalls, genaue Ergebnisse einzelner Spiele vorherzusagen. Im Laufe des jeweiligen Turniers werden dann zwar Anpassungen der angegebenen Gewinnwahrscheinlichkeiten vorgenommen, doch neue Entwicklungen, die über das reine Betrachten vergangener Ergebnisse hinausgehen, werden dabei trotzdem nicht berücksichtigt.

Goldman Sachs: Prognose durch statistisches Modell

Zunächst erscheint der Gedanke daran, wie eine Investmentbank zuverlässig Sportergebnisse vorauszusagen versucht, möglicherweise ein wenig skurril. Bedenkt man aber, dass sich der Alltag der regelmäßigen Finanzgeschäfte eines solchen Unternehmens zu einem großen Teil um den Aktienmarkt dreht, dann lassen sich durchaus Parallelen zwischen der Wirtschafts- und Sportwelt erkennen. Schließlich sind für den Handel an der Börse ebenfalls umfassende Prognosen vonnöten und der Kauf einer Unternehmensaktie unterscheidet sich konzeptionell nicht unbedingt signifikant vom Wetten auf eine Fußballmannschaft.

Daher könnte man sagen, dass Goldman Sachs als derart renommiertes Wertpapierhandelsunternehmen bezüglich der Erfahrung und zur Verfügung stehenden Ressourcen äußerst gute Voraussetzungen für hochwertige Sportprognosen mitbringt. Um herauszufinden, wie gut dessen Vorhersagen wirklich sind und wie diese zustande kommen, haben wir uns die Prognosen von Goldman Sachs zur WM 2014 und EM 2016 angeschaut.

Im Zuge der datenbasierten Voraussage des siegreich aus der Weltmeisterschaft 2014 hervorgehenden Teilnehmers haben sich die hierfür Verantwortlichen des Konzerns die Historie von allen Pflicht-Länderspielen seit 1960 angesehen. Insgesamt lagen also Informationen zu über 14.000 Matches vor. Relevant waren dabei hauptsächlich die Resultate der Spiele und teilweise die durchschnittlich von den Mannschaften erzielten Tore. Außerdem wurde zusätzlich betrachtet, ob Mannschaften einen Heimvorteil in Bezug auf das Land oder den Kontinent hatten und ob die jeweiligen Spiele in einer Weltmeisterschaft stattfanden.

„Es ist schwierig zu sagen, wie sehr man sich auf unsere Prognosen verlassen sollte. Unsere Herangehensweise bezieht sorgfältig die stochastischen Elemente eines Turniers mittels statistischer Methoden mit ein. Wir denken durchaus, dass die Elo-Wertung – der wichtigste Bestandteil unserer Analyse – eine überzeugende Zusammenfassung der Erfolgsbilanz einer Mannschaft ist.“ – Für die Analyse der EM 2016 verantwortliches Forscherteam von Goldman Sachs

Interessant ist auch, dass Goldman Sachs in dem verwendeten Modell auf eine Analyse der Fifa-Weltrangliste verzichtet und stattdessen die „World Football Elo Ratings“ herangezogen hat. Dieses alternative und deutlich weniger verbreitete Ranglistensystem für A-Nationalmannschaften ähnelt dem Elo-System des professionellen Schachs. Berücksichtigt werden in diesem System sämtliche internationale Länderspiele seit 1872, was es im Fußball bei der Nutzung zur Prognose künftiger Spiele äußerst umstritten macht. Das Gewicht der weiter zurückliegenden Spiele verringert sich zwar mit jedem neuen Ergebnis einer Mannschaft, wodurch effektiv hauptsächlich etwa die letzten 30 Spiele für die Rangordnung relevant sind. Dennoch ist es verständlicherweise keine sehr realistische Vorstellung, dass ein Fußballteam über Jahre hinweg mit gleicher Spielstärke und Aufstellung spielt. Nichtsdestotrotz ist das besagte Elo-System tatsächlich die wichtigste Variable der von Goldman Sachs benutzten Analyse-Methode.

Goldman Sachs vs. Wettanbieter – Ein Vergleich mit Ladbrokes

Zu welchem Ergebnis kam die Bank schlussendlich und wie schlug sich das Großunternehmen im Vergleich zu den Buchmachern? Zu Beobachtungszwecken hat Goldman Sachs die Ergebnisse des eigenen Modells mit den Quoten des Wettanbieters Ladbrokes verglichen. In Bezug auf die Titelwahrscheinlichkeiten bei der WM 2014 waren sich Goldman Sachs und der betrachtete Wettanbieter erstaunlich einig und wählten für die meisten Teilnehmerländer relativ ähnliche Wahrscheinlichkeiten und damit auch Rangfolgen aus. Auf Rang 1 der wahrscheinlichsten WM-Gewinner unterschieden sich die prognostizierten Siegwahrscheinlichkeiten jedoch trotz gleichen Platzes signifikant: Während die Buchmacher dem Gastgeberland Brasilien eine Erfolgswahrscheinlichkeit von etwa 26% zusprachen, waren es bei Goldman Sachs satte 48.5%. Der Grund für diese große Diskrepanz lag an der Gewichtung der betrachteten Variablen. Brasilien war zu dem Zeitpunkt die Nationalmannschaft mit der höchsten Elo-Zahl, hatte eine besonders starke Historie in Anbetracht vergangener Weltmeisterschaften und genoss außerdem einen Heimvorteil.

Auf Platz 2 und 3 der Wahrscheinlichkeiten-Rangliste folgten jedoch schon, wenn auch mit deutlich niedrigeren Werten, die beiden späteren WM-Finalisten. Die Investmentbank versah Argentinien mit einer Siegwahrscheinlichkeit von 14.1% und Deutschland mit 11.4%. Zum Vergleich: Ladbrokes sah Deutschland bezüglich eines möglichen Weltmeisterschaftstitels mit 15% auf Platz 2 und wies Argentinien lediglich eine Wahrscheinlichkeit von 10% und damit Platz 4 zu. Ruft man sich den Sieg von Deutschland über die argentinische Nationalmannschaft im WM-Finale 2014 ins Gedächtnis, dann war Goldman Sachs also trotz der so hoch eingeschätzten Titelaussichten von Brasilien zumindest im Hinblick auf die Vorhersage des letztendlichen Weltmeisters gar nicht so weit vom tatsächlichen Ergebnis entfernt. Das Modell sagte für Deutschland allerdings ein Ausscheiden im Halbfinale gegen Brasilien sowie ein Finale zwischen Argentinien und den Brasilianern voraus. Wie sich mit dem spektakulären 1:7-Halbfinale von den Gastgebern gegen das deutsche Team zeigen sollte, hatten Jogi Löw und sein Ensemble aber gänzlich andere Pläne.

Nennenswert ist ebenfalls, dass Goldman Sachs das verwendete Analyse-Modell rückwirkend auf die WM 2010 angewendet hat, um herauszufinden, welche Vorhersagen bei der damaligen Weltmeisterschaft mit dieser Methode getroffen worden wären. Dort belegte Brasilien Platz 1, Spanien Platz 2 und die Niederlande Platz 3 – mit jeweiligen Gewinnwahrscheinlichkeiten von 26.6%, 15,7% und 14,9%. Das Interessante an dieser Betrachtung ist, dass der eigentliche Titelgewinner auf eine ähnliche Art und Weise von der hypothetischen Prognose abwich wie bei der WM 2014. In der Weltmeisterschaft 2010 standen sich nämlich Spanien und die Niederlande gegenüber, woraus ein spanischer Weltmeister resultierte. Dementsprechend konnte sich ebenfalls die Mannschaft mit der zweithöchsten Erfolgswahrscheinlichkeit den WM-Pokal sichern, auch wenn sie im Finale dem Land mit dem dritt- statt vierthöchsten Prognosewert gegenüberstand.

Sieht man sich die Ergebnisse der EM 2016 an, lag Goldman Sachs mit der fast schon zur Tradition gewordenen Turniervorhersage allerdings etwas weiter daneben. Auf Rang 1 der Wahrscheinlichkeiten auf den Sieg in der Europameisterschaft lag wieder der Gastgeber: Frankreich bekam einen Wert von 23.1% zugewiesen. Auf den darauffolgenden Plätzen errechnete man für Deutschland 19.9%, Spanien 13.6%, England 10.5% und Portugal 8%. Diesmal konnte der Gastgeber auf Rang 1 zwar immerhin ins Finale einziehen, unterlag der fünftplatzierten portugiesischen Nationalelf jedoch mit 1:0 nach Verlängerung. Anzumerken ist auch, dass einige andere als relativ stark eingeschätzte Mannschaften eine vergleichsweise schwache Leistung ablieferten. England schied zum Beispiel bereits im Achtelfinale gegen Außenseiter Island durch ein 1:2-Resultat aus. Zudem musste die spanische Mannschaft ebenfalls nach dem 2:0-Achtelfinale gegen Italien ebenfalls bereits die Heimreise antreten. Die Italiener hatten laut Goldman Sachs übrigens nur eine Chance von 1.5% auf den Pokal und befanden sich damit auf Rang 12.

Vergleich Prognose Goldman Sachs Investment Bank Buchmacher Ladbrokes

Welche Prognose im Sport ist besser?

Welche Art der Prognose sich im Sport – oder spezieller in unserem Beispiel beim Fußball – letztendlich besser eignet, lässt sich natürlich nicht genau festlegen. Zukunftseinschätzungen solch variabler Ereignisse sind auch mit effizienten Wahrscheinlichkeitsmodellen äußerst schwierig. Feststeht, dass großflächige Datenanalysen in der Regel eng mit Big-Data-Konzepten verbunden sind und sich umfangreiche Datenbestände zunutze machen.

Vergleicht man die Analyse-Methoden von Goldman Sachs und Wettanbietern, lässt sich nur schwer sagen, welche Vorgehensweise wirklich überlegen ist. Dennoch lassen sich sowohl Parallelen als auch grundlegende Unterschiede ausmachen. Über das verwendete System der Buchmacher zur Festlegung von Wettquoten und Wahrscheinlichkeiten ist zwar nicht so viel bekannt wie über die EM- und WM-Untersuchungen von Goldman Sachs, nichtsdestotrotz liegt der Verdacht nahe, dass beide im Rahmen der Informationsbeschaffung im Vorfeld zumindest ähnliche Daten zur Betrachtung heranziehen.

Die Art der Auswertungen von Goldman Sachs hat gegenüber den Wettanbietern den klaren Nachteil, dass sie sich lediglich auf historische Ergebnisse beziehen, die zusätzlich häufig zu weit zurückliegen, um ausreichend relevant zu sein. Dadurch werden keinerlei mannschaftsinterne Details bei der Voraussage berücksichtigt, die besonders beim Fußball nicht selten einen Außenseiter zum Favoriten avancieren lassen können. So hätte es auf die Analyse des verwendeten Modells keinen Einfluss, wenn bei einer Mannschaft vor einem elementaren Spiel beispielsweise drei wichtige Schlüsselspieler verletzungsbedingt ausfallen. Momentan schwächere Mannschaftsformen oder ähnliche Entwicklungen werden ebenfalls nicht berücksichtigt. Zweifellos vorteilhaft ist aber die schiere Menge an Big Data, über die das Bankunternehmen hierfür verfügt. Außerdem sollte prinzipiell zumindest in den prognostizierten Wahrscheinlichkeiten selbst zu keinem Zeitpunkt ein Interessenkonflikt für Goldman Sachs bestehen, da sie diese nicht für an monetäre Gewinne geknüpfte Wettquoten verwenden.

„Nachteilhaft ist, dass wir eine Reihe verschiedener potenziell wichtiger Faktoren ignorieren, die statistisch schwer zusammenzufassen sind. Dazu gehört die Qualität individueller Spieler, außer wenn sie sich in der Erfolgsbilanz der jeweiligen Mannschaft widerspiegelt. Außerdem bietet unser Modell keinen Raum für menschliches Urteil.“ – Für die Analyse der EM 2016 verantwortliches Forscherteam von Goldman Sachs

Wettanbieter hingegen lassen gewöhnlich relevantere und vielseitigere Informationen in ihre berechneten Prognosen einfließen. Hinzu kommt, dass die verwendeten Daten zudem zeitgemäßer und besser auf die jeweiligen Sportarten zugeschnitten sind. Wichtige Ereignisse machen sich also stets in der Entwicklung der Quoten bemerkbar. Nachteilhaft für den außenstehenden Betrachter ist natürlich die Tatsache, dass hinter den öffentlich zu sehenden Wettquoten von Anbietern verständlicherweise auch die Absicht eines monetären Gewinns steht, was die an Beobachter kommunizierten Einschätzungen verzerren kann.

Damit kommen wir aber auch zu einem sehr interessanten Aspekt des stetigen Wandels von Wettquoten. Wie bereits erwähnt, unterscheiden sich das Prognostizieren von Sportereignissen und das Abschließen von Wetten konzeptionell nicht unbedingt maßgeblich vom Handeln mit Aktien. Tatsächlich verhalten sich Wettquoten teilweise ähnlich wie Aktienkurse an der Börse. Sie werden nämlich nicht nur von durch Analysen erstellten Prognosen beeinflusst, sondern ebenfalls von den Wettkunden selbst. Die von den Kunden abgeschlossenen Wetten sind dabei vergleichbar mit Transaktionen am Aktienmarkt, die den Kurs einer Aktie beeinflussen. Analog dazu passen Buchmacher ihre Quoten auch an, wenn bei einem Sportereignis zum Beispiel vermehrt Wetten auf eine Alternative abgeschlossen werden.

Eine große Anzahl von Tipps auf einen Ausgang suggeriert, dass die öffentliche Wahrnehmung eine erhöhte Wahrscheinlichkeit dieses Ausgangs vermutet und infolgedessen auf eine Gewinnmöglichkeit hofft. Die darauffolgende Anpassung der Wettquoten lässt damit in Teilen quasi den Aspekt der Schwarmintelligenz in die Prognose einfließen, was gegebenenfalls die Genauigkeit der Vorhersage erhöhen könnte. Paradoxerweise ist das Verhalten von Wettquoten den Entwicklungen an Aktienmärkten also theoretisch womöglich sogar ähnlicher als die für Fußballturniere verwendete Analyse-Methode des eigentlichen Wertpapierhandelsunternehmens Goldman Sachs.

Vor- und Nachteile der Prognosen von Goldman Sachs:

Goldman Sachs – Vorteile

  • Sehr große Menge an historischen Daten
  • Unterschiedliche Gewichtung vergangener Ergebnisse
  • Kein monetärer Interessenkonflikt bei Angabe der errechneten Wahrscheinlichkeiten

Goldman Sachs – Nachteile

  • Keine Berücksichtigung von mannschaftsinternen Details
  • Kein Raum für menschliches Urteil
  • Mangel an zeitgemäßen und auf den jeweiligen Sport zugeschnittenen Informationen

Vor- und Nachteile der Prognosen von Wettanbietern:

Wettanbieter – Vorteile

  • Prognose durch relevantere und vielseitigere Informationen
  • Zeitgemäße und auf den jeweiligen Sport zugeschnittene Daten
  • Schwarmintelligenz: Wettquoten werden durch Transaktionen von Wettkunden beeinflusst

Wettanbieter – Nachteile

  • Potenzieller Interessenkonflikt bei Angabe von Wettquoten durch Zweck des monetären Gewinns
  • Aspekt der Schwarmintelligenz kann auch negativ verzerrenden Einfluss nehmen
  • Potenzielle Fehleinschätzung durch menschliches Urteil in bestimmten Fällen