Was sind xG-Wetten? Erklärung, Berechnung & Bundesliga-Beispiel

Im Laufe der letzten Jahre haben Expected goals immer mehr den Weg in die breite Öffentlichkeit gefunden. Mittlerweile werden xG während Bundesligaübertragungen im TV angezeigt und als wichtige Stats aktzeptiert. Wieso diese Statistik so aussagekräftig ist und wo eventuelle Nachteile liegen, wird im folgenden Artikel beantwortet.

Inhaltsverzeichnis

Wettbasis analysiert: Was sind xG-Werte, wie lassen sich Expected Goals berechnen, auf welchen Wegen dienen sie der Analyse und welche Schwächen hat das Modell?

Was sind Expected Goals und xG-Wetten?

Expected Goals (xG) sind ein statistisches Konzept im Fußball, das dazu dient, die Qualität von Torschussmöglichkeiten zu bewerten. Es handelt sich um eine Kennzahl, die auf Basis verschiedener Faktoren berechnet wird, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass ein bestimmter Torschuss zum Treffer führt. Diese Kriterien können unter anderem die Entfernung zum Tor, der Winkel zum Tor, die Art des Abschlusses, die Spielposition, die Verteidigungsspieler und andere Einflüsse sein.

Expected Goals ins Deutsche übersetzt umschreibt die Anzahl der zu erwartenden Tore.

Die wichtigsten Einflüsse auf xG-Werte

• Torentfernung
• Winkel zum Tor
• Art des Abschlusses (Kopfball?)
• Bedrängnis durch Gegenspieler
• Position des Torhüters

Ein xG-Wert liegt zwischen 0 und 1, wobei 0,01 für eine sehr unwahrscheinliche Tormöglichkeit steht (so gut wie keine Chance, dass der Schuss zum Tor führt) und 0,99 für eine praktisch sichere Tormöglichkeit (hohe Wahrscheinlichkeit, dass der Schuss ein Tor wird). Das Modell der Expected Goals ist eine objektive Methode, um die Effektivität von Mannschaften und Spielern bei der Erstellung von Tormöglichkeiten zu bewerten.

Umrechnung Expected Goals (xG)-Werte in Torwahrscheinlichkeit

Die Zahlen sind leicht zu deuten. Ein xG-Wert von 0,50 lässt darauf schließen, dass zu 50 Prozent mit dem Abschluss ein Treffer erzielt wird. Bei einem Expected-Goals-Wert von 0,20 sind es 20 Prozent. Die Umrechnung erfolgt somit mit der einfachen Formel xG * 100 beziehungsweise ist in der Dezimalzahl direkt die Wahrscheinlichkeit enthalten.

Auffällig ist, dass die xG-Werte verdeutlichen, dass es keinen sicheren Treffer gibt. So entspricht statistisch gesehen beispielsweise der Elfmeter auch nicht ansatzweise einer 100-prozentigen Torchance, sondern der xG-Wert für einen Elfmeter liegt bei den allermeisten Modellen nah des Wertes von 0,76. Laut dem Modell der Expected Goals wird ein Elfmeter entsprechend ungefähr bei jedem vierten Versuch verschossen.

Der aufmerksame Leser dürfte anmerken, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit in Abhängigkeit vom Elfmeterschützen steht. Dieser Problematik wenden wir uns bei den Nachteilen von xG zu.

Im Fußball werden xG Werte in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter zur Leistungsanalyse von Mannschaften und Spielern, der Scouting-Bewertung von Talenten, der Entscheidungsfindung für Trainer und Manager und der Analyse von Spielen und Spielsituationen. Expected goals ermöglichen eine tiefere Einsicht in die Effizienz und Qualität von Torschüssen und tragen zur Verbesserung der Taktik und Strategie im Fußball bei.

Wieso sind xG-Werte zur Leistungseinschätzung besser geeignet als Tore?

1. Objektivität: xG basiert auf statistischen Daten und objektiven Faktoren wie Schussposition, -winkel und -art sowie der Anzahl der Verteidiger. Im Gegensatz dazu können Tore durch Zufall, Glück oder individuelle Fehler beeinflusst werden. xG bietet somit eine objektivere Bewertung der Qualität von Tormöglichkeiten und Spielerleistungen.
2. Einordnen der Chancenqualität: Tore allein berücksichtigen nicht die Qualität der Tormöglichkeiten. Ein Spieler, der viele Tore erzielt, könnte möglicherweise einfache Chancen verwandeln, während ein anderer Spieler weniger Tore erzielt, aber schwierigere Tormöglichkeiten hatte. xG berücksichtigt die Chancenqualität und gibt Aufschluss darüber, wie gut ein Spieler oder ein Team bei der Erarbeitung hochwertiger Tormöglichkeiten ist.
3. Langfristige Aussagekraft: Tore können in einem einzigen Spiel stark variieren und durch unvorhersehbare Faktoren beeinflusst werden. xG-Werte sind jedoch über eine längere Zeitspanne hinweg aussagekräftiger und bieten eine konstantere Leistungsbeurteilung.
4. Faire Leistungsbewertung: Ein Team kann spielerisch überlegen sein und den Großteil des Spiels kontrollieren, aber trotzdem wenige Tore erzielen und eine Partie sogar verlieren. xG Werte zeigen jedoch, dass sie hochwertige Chancen kreieren und gut spielen, obwohl die Tore ausbleiben und die Niederlage sehr wahrscheinlich auf Pech zurückzuführen ist.
5. Taktische Anpassungen: Trainer und Manager können mithilfe von xG-Daten ihre Taktik und Strategie anpassen. Sie können erkennen, welche Bereiche verbessert werden müssen, um die Chancenqualität zu erhöhen.

Zusammengefasst bieten xG-Werte eine tiefere Analyse der Leistung im Fußball, indem sie die Qualität der Tormöglichkeiten berücksichtigen und einen besseren Einblick in das Geschehen auf dem Spielfeld bieten, als es allein durch die Anzahl der erzielten Tore möglich wäre.

Wie werden xG-Werte erstellt?

xG-Werte werden auf Grundlage von statistischen Daten und mathematischen Modellen erstellt. Hier ist eine grundlegende Erklärung, wie sie in der Regel definiert werden:

Ausgangspunkt ist die Datenerfassung: Um xG-Werte zu erstellen, werden umfangreiche Daten über Fußballspiele gesammelt. Dies kann durch Videoanalyse oder Live-Tracking-Technologien geschehen. Diese Daten umfassen typischerweise Informationen über die Position des Schützen, den Winkel zum Tor, die Entfernung zum Tor, die Art des Abschlusses, die Anzahl der Verteidiger und andere relevante Faktoren.

Erstellung von Modellen: Mit diesen Daten wird ein mathematisches Modell definiert. Das Modell kann verschiedene Formen haben, aber eines der häufigsten ist ein maschinelles Lernmodell, wie ein Regressionsmodell. Das Modell lernt, wie die oben genannten Faktoren die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, dass aus einem Torschuss ein Tor erzielt wird.

Berechnung von xG-Werten: Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es verwendet werden, um für jeden Torschuss während eines Spiels einen xG-Wert zu berechnen. Das Modell berücksichtigt die oben genannten Faktoren und weist jedem Schuss eine Wahrscheinlichkeit zu, ein Tor zu erzielen, auf einer Skala von 0 bis 1.

Der volle Berechnung der Expected-Goals-Werte erfolgt per einfacher Addition: Die xG-Werte können addiert werden, um die Gesamtleistung eines Teams über einen bestimmten Zeitraum zu bewerten. Dies ermöglicht eine quantitative Analyse der Effektivität bei der Erstellung von Tormöglichkeiten.

Es ist wichtig zu beachten, dass verschiedene xG-Modelle existieren können, die auf unterschiedlichen Daten und Annahmen basieren. Daher können xG-Werte von verschiedenen Quellen leicht variieren. Dennoch bieten sie eine nützliche und objektive Methode, um die Qualität von Tormöglichkeiten im Fußball zu bewerten und die Leistung von Spielern und Teams zu analysieren.

Welche Nachteile haben xG & deren Analyse?

Ja, obwohl Expected Goals (xG)-Werte in der Fußballanalyse äußerst nützlich sind, haben sie auch einige potenzielle Nachteile und Einschränkungen:

1. Datenqualität: Die Genauigkeit von xG-Werten hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Fehler in der Erfassung von Spielsituationen oder unvollständige Daten können die xG-Berechnungen verfälschen.
2. Subjektive Faktoren: Obwohl xG-Werte auf objektiven Daten basieren, können sie dennoch subjektive Elemente wie den mentalen Zustand der Spieler, das Spielsystem oder die individuelle Fähigkeit eines Spielers nicht berücksichtigen. Die Chance, einen Elfmeter zu verwandeln, ist laut xG beispielsweise für jeden Spieler gleich hoch.
3. Torschuss im richtigen Kontext: xG-Werte messen die Qualität von Torschussmöglichkeiten, aber sie erfassen nicht immer vollständig den Kontext. Zum Beispiel kann ein Schuss aus großer Entfernung mit niedrigem xG-Wert einen entscheidenden Einfluss auf das Spiel haben, wenn er ein Tor erzielt.
4. Variabilität: In einzelnen Spielen oder kurzen Zeiträumen können xG-Werte stark variieren und unvorhersehbar sein. Dies bedeutet, dass xG allein nicht immer eine genaue Momentaufnahme der aktuellen Leistung darstellt.
5. Der Spielstand wird nicht berücksichtig: Erzielt ein Team ein oder gar zwei frühe Tore, so ist es aus taktischen Gründen sehr wahrscheinlich, dass so lange kein Gegentor fällt, sie wenig für die Offensive tun werden. Dadurch sind ihre xG Werte nach Abpfiff womöglich schlechter als die des Gegners, da dieser nach dem Rückstand aktiver war. 

Trotz dieser Einschränkungen sind xG-Werte dennoch ein wertvolles Werkzeug zur Fußballanalyse und bieten wertvolle Einblicke in die Qualität von Tormöglichkeiten und die Leistung von Spielern und Teams. Es ist wichtig, sie in Verbindung mit anderen Daten und Kontextinformationen zu verwenden, um eine umfassende Beurteilung vorzunehmen.

Wie helfen xG für Bundesliga-Sportwetten?

Der Einsatz von Expected Goals (xG)-Werten bei Sportwetten kann dazu beitragen, Wetten auf Fußballspiele auf eine fundiertere Grundlage zu stellen. Diese statistischen Kennzahlen bieten eine Vielzahl von Informationen, die Wettende bei ihren Entscheidungen nutzen können. 

1. Risikomanagement: xG-Werte ermöglichen eine präzisere Bewertung der Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Team oder Spieler Tore erzielen. Dies trägt dazu bei, Risiken zu minimieren, da Sportwetter besser beurteilen können, ob eine Wette auf der Grundlage von den bisherigen Tormöglichkeiten gerechtfertigt ist.
2. Wettoptionen: Die Verwendung von xG-Werten erleichtert die Auswahl geeigneter Wettoptionen. Wenn beispielsweise ein Team eine hohe xG-Zahl aufweist, jedoch in letzter Zeit nicht viele Tore erzielt hat, könnte dies auf eine zukünftig erfolgreichere Leistung hindeuten. Das könnte zu guten Value-Wetten auf  “Über 2,5 Tore” führen.
3. Live-Wetten: xG-Werte können in Echtzeit verfolgt werden, um während eines Spiels fundierte Live-Wetten abzugeben. Wenn ein Team viele hochwertige Tormöglichkeiten schafft, aber noch keine Tore erzielt hat, könnte eine Live-Wette darauf abgegeben werden, dass sie bald treffen werden.
4. Teamanalyse: Durch die Analyse von xG-Werten können Wettende die Stärken und Schwächen von Teams und Spielern besser verstehen. Dies ermöglicht gezieltere Wetten und genauere Vorhersagen.
5. Langfristige Trends: Durch die Verfolgung von xG-Daten über einen längeren Zeitraum können Wettende Trends identifizieren, die auf die langfristige Leistung von Teams und Spielern hinweisen. Dies kann bei der Identifizierung langfristiger Wettoptionen hilfreich sein.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass xG-Werte nur eine von vielen Informationsquellen für Sportwetten darstellen. Andere Faktoren wie Verletzungen, Teamtaktiken, Spielort und aktuelle Form sollten ebenfalls in Betracht gezogen werden, um fundierte Wetten abzuschließen. Zudem bleibt die Erkennnis: Sportwetten sind ein Glücksspiel, es existieren keine sicheren Wetten. Die Verwendung von xG-Werten kann jedoch die Chancen verbessern, erfolgreichere Wetten abzuschließen.

Wesentlich ist auch der Gedanke, dass xG-Werte zur Bundesliga inzwischen öffentlich zur Verfügung stehen und somit diese Daten den Wettanbietern ebenso bekannt sind. Interessant ist daher oft der Blick darauf, an welchen Stellen xG-Werte die Wahrheit ein Stück weit verbiegen. Beispielsweise, wenn ein Verein einen niedrigen xG-Score aufweist, weil nach frühen Toren in mehreren vergangenen Spielen der Verteidigungsmodus eingelegt wurde (siehe Nachteil 5).

Wie erstelle ich anhand von xG Quoten für Sportwetten?

Eine interessante Anwendung von xG-Werten ist die Umwandlung dieser statistischen Daten in Wettquoten mithilfe der Poisson-Verteilung. In diesem Artikel werden wir erklären, wie dieser Prozess funktioniert und ein einfaches Beispiel anhand von xG-Werten für Bayern München und Borussia Dortmund zeigen.

Nehmen wir an das Bayern München in dieser Saison bisher xG-Werte von 2,65 zu 1,0 und Borussia Dortmund bisher xG-Werte von 2,0 zu 1,40 erzielt hat. Diese Werte können wir nun mit Hilfe der Poisson Verteilung in Wahrscheinlichkeiten umrechnen und dann diese Wahrscheinlichkeiten in Wettquoten umwandeln

Die Poisson-Verteilung für die Sportwetten-Analyse nutzen

In der Welt der Sportwetten dient die Poisson-Verteilung dazu, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, wie viele Tore in einem Fußballspiel erzielt werden könnten. Dies basiert auf den vergangenen Leistungen der Teams und ihrer Torerwartung. Angenommen, Team A erzielt normalerweise 1,5 Tore pro Spiel. Mit Hilfe der Poisson-Verteilung kann man die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass sie 0 Tore, 1 Tor, 2 Tore usw. erzielen werden. Auf diese Weise können Sie besser abschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Team in einem Spiel eine bestimmte Anzahl von Toren erzielt. Diese Berechnung kann man Anhand der xG-Werte für beide Teams anstellen. Hierzu kann man bereits einfache Excel-Modelle benutzen, wie im folgenden Beispiel gezeigt. 

Zum Schluss addiert man die Wahrscheinlichkeiten für die verschiedenen Ergebnisse zusammen und erhält die Gesamtwahrscheinlichkeit für einen Heimsieg, ein Remis und den Auswärtssieg. Diese Wahrscheinlichkeiten kann man dann leicht in Wettquoten umrechnen. Ganz einfach mit der Formel 1 / (Wahrscheinlichkeit als Dezimalzahl) = Quote 

Schon haben wir xG-Werte für potentielle Bundesliga-Wetten in Quoten umgewandelt und können uns auf die Suche nach Value-Quoten begeben. Es ist zu beachten, dass es sich hierbei um eine vereinfachte Version der Poission-Verteilung handelt, da die Verteilung dazu neigt, das Remis als unwahrscheinlicher darzustellen, als es im Fußball aufgrund von verschiedensten Faktoren wirklich ist. Daher müssen noch kleinere Anpassungen vorgenommen werden.

Auf Basis von xG Wetten platzieren!

Expected Goals (xG)-Werte können bei Bundesliga-Wetten als hilfreiche Informationsquelle dienen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Expected goals genutzen können:

1. Vergleichen der xG-Werte der Teams: Schauen Sie sich die xG-Werte für die beteiligten Bundesliga-Teams an. Teams mit höheren xG-Werten haben tendenziell mehr Tormöglichkeiten und dadurch eine höhere statistische Chance auf den Sieg.
2. Einschätzen der Offensivstärke: Verwenden Sie xG-Werte, um die Offensivstärke eines Teams zu bewerten. Wenn ein Team konstant hohe xG-Werte hat, deutet dies auf eine effektive Offensivleistung hin und könnte zu interessanten Wettalternativen wie “Team A erzielt über 1,5 Tore” führen.
3. Analysieren der Defensivstabilität: Betrachten Sie auch die xG-Werte in Bezug auf die Defensive eines Teams. Teams mit niedrigen xG-Werten für Gegentore sind defensiv stabiler und haben eine bessere Chance, wenige Gegentore zu erhalten.
4. Berücksichtigen Sie Heim- und Auswärtsspiele: Vergleichen Sie die xG-Werte für Heim- und Auswärtsspiele. Ein Team kann zu Hause möglicherweise effektiver sein als auswärts. Dies sollte immer bei Wetten berücksichtigt werden.
5. Formanalyse: Verfolgen Sie die xG-Werte über einen längeren Zeitraum, um die Form eines Teams zu analysieren. Teams mit steigenden xG-Werten könnten in besserer Verfassung sein.
6. Live-Wetten: Nutzen Sie xG-Werte in Echtzeit, um Live-Wetten abzugeben. Wenn ein Team viele hochwertige Tormöglichkeiten schafft, aber noch keine Tore erzielt hat, könnte eine Gelegenheit für Livewetten gegeben sein.

Am Ende noch ein spezieller Tipp von mir, um genaue xG-Werte und möglichst gute Analysen zu erstellen. Schauen Sie sich die Expected goals beider Teams gegen ähnlich starke Gegner an. Trifft beispielsweise Bochum auf Heidenheim, ergibt es wenig Sinn die xG-Werte von Bochum gegen Bayern München stark in die Analyse mit einfließen zu lassen.

Welche Erkenntnisse liefert die xG-Wert-Modellierung?

Da verschiedensten xG-Modellierungen lassen einen immer tieferen Blick darauf zu, aus welcher Feldposition die größte Chance besteht, Tore zu schießen. Entsprechend verändern die Informationen über zu erwartende Tore auch die taktischen Vorschriften des Trainers und weiterer Übungsleiter.

Die allermeisten Erkenntnisse sind nicht sonderlich bahnbrechend, doch lässt sich festhalten, dass:

• Schüsse aus gleicher Distanz gefährlicher als Kopfbälle sind (Tendenz mit steigender Entfernung verstärkt)
• Ein Schuss im Zentrum eine höhere Trefferwahrscheinlichkeit beinhaltet, als bei einem spitzeren Winkel
• Abschlüsse nach Flanken haben geringere Trefferwahrscheinlichkeiten als Schüsse nach Dribblings

Höchstwahrscheinlich werden die xG-Werte in die taktische Vorbereitung vieler Mannschaften in Zukunft verstärkt eingehen.

Strategie für Über/Unter 2,5 Tore

 

Zudem zeigt sich, dass die Expected-Goals-Modellierung noch längst nicht vollkommen ausgereift ist. Während beispielsweise einfacherere xG-Modelle vorwiegend die oben genannten Kriterien analysieren, geht StatsBomb schon weiter und lässt den Druck des Gegners und die Torwartposition einfließen. Selbst weitere am Angriff beteiligte Mitspieler fließen in die Berechnung des xG-Wertes ein. Die Modellierung wird Stück für Stück professioneller.

Fazit: xG Wetten revolutionieren die Bundesligaanalyse

Zusammenfassend können xG-Werte bei Sportwetten eine wertvolle Informationsquelle sein. Sie ermöglichen es, die Leistung von Fußballteams genauer zu bewerten und Vorhersagen über Tore und Ergebnisse zu treffen. Durch die Umwandlung von xG-Werten in Wahrscheinlichkeiten mithilfe der Poisson-Verteilung können Wettende fundiertere Entscheidungen treffen und potenziell profitable Wetten platzieren.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass xG-Werte nur eine von vielen Faktoren sind, die bei Sportwetten berücksichtigt werden sollten. Die Kombination von xG mit anderen Informationen und Analysen ist entscheidend, um erfolgreichere Wetten abzuschließen. Besonders wichtig ist es außerdem darauf zu achten, genügend Ligaspiele abzuwarten, bis die Expected-Goals-Werte eine gewisse Aussagekraft besitzen.  

Logischerweise haben Expected Goals auch Schwächen. Wie oben angesprochen, wird die Qualität des Schützen nicht betrachtet. Das ist für die Analyse in der Bundesliga unglücklich, liefert aber für Scouts hervorragende Möglichkeiten. Beispielsweise hatte Robert Lewandowski in seiner goldenen 41-Tore-Saison mit dem geknackten Müller-Rekord einst in der Bundesliga einen xG-Wert, der minimal unter 30 Treffern lag. Dass der Pole schlussendlich aber über 40 Tore erzielte, untermauert die enorme Qualität des Stürmers.

Überdurchschnittlich gute Stürmer sind nun auch daran zu erkennen, dass sie ihren eigenen xG-Wert schlagen.