Betting Bias Detector (NHL 2014–2024)
Projektstatus
August 2025MVP in Arbeit. Zwei Module sind verfügbar (Bias Scores und Upset Kings), weitere Auswertungen werden vorbereitet.
Hintergrund & Umsetzung
Das Projekt untersucht historische NHL-Spiele aus der Perspektive der Wettquoten. Im Fokus stehen zwei Fragen: Wo liegen systematische Fehleinschätzungen der Buchmacher (Bias) und welche Teams überraschen überproportional oft als Underdogs (Upsets)?
Grundidee: Aus durchschnittlichen Quoten werden bereinigte Wahrscheinlichkeiten (ohne Marge) abgeleitet und mit den tatsächlichen Spielergebnissen verglichen. Daraus entstehen robuste, über Saisons aggregierte Kennzahlen.
Ziel ist eine nachvollziehbare, reproduzierbare Analyse-Pipeline, die Bias- und Upset-Muster über mehrere Jahre sichtbar macht: von der Datenerhebung über die Bereinigung der Quoten bis zur Darstellung der Metriken pro Team und Saisonphase.
Meine Rolle: Konzeption und Umsetzung der End-to-End-Pipeline: Datenaufbereitung, Metrikdefinition, API-Module (FastAPI) und Frontend-Skizzen mit Tailwind. Zusätzlich Dokumentation der Methodik und Limits.
Methodik
- Datenbasis: NHL-Spiele 2014–2024 mit durchschnittlichen Wettquoten.
- Bereinigung der Quoten: Umrechnung in Wahrscheinlichkeiten und Entfernung der Buchmachermarge (3-Way-Modell, Normalisierung über die Summe inverser Quoten).
- Metriken:
- Bias Score: Erwartete Gewinnwahrscheinlichkeit minus tatsächliches Ergebnis (1 bei Sieg, 0 bei Niederlage), aggregiert über Spiele/Seasons.
- Upset Rate: Anteil der Spiele, in denen der ausgewiesene Underdog gewinnt (Schwellenlogik basierend auf Differenz der bereinigten Wahrscheinlichkeiten).
- Validierung: Sensitivitätsanalysen der Margenbereinigung und Upset-Schwellen; Vergleiche Regular Season vs. Playoffs.
Erste Ergebnisse
Bias Scores – Fehler der Buchmacher
Langfristige Über- oder Unterschätzung einzelner Teams wird quantifizierbar. Die Übersicht zeigt, wer systematisch zu hoch bzw. zu niedrig eingestuft wurde und wie stabil diese Effekte über Saisons sind.
Upset Kings – Teams der Underdogs
Ranking nach Häufigkeit und Quote von Überraschungssiegen. Besondere Beachtung gilt Playoff-Spielen, in denen Upsets andere Dynamiken als in der Regular Season aufweisen.
In Arbeit
- Outcomes Summary: Verteilung der Spielausgänge nach Saisons und Phasen.
- Dynamic Trends: Zeitreihen für Bias- und Upset-Metriken, inkl. Team-Vergleiche.
Daten & Technologien
- NHL-Daten 2014–2024 (Spielresultate, durchschnittliche Quoten)
- Python, pandas, FastAPI, PostgreSQL
- TailwindCSS für Frontend/Visualisierung
Einschränkungen
Die Analyse basiert auf historischen Daten und dient ausschließlich Forschungs- und Demonstrationszwecken. Keine Handelsempfehlung. In den Daten sind nur Endergebnisse enthalten; Feinheiten wie „Sieg in regulärer Spielzeit“ werden methodisch berücksichtigt, können jedoch je nach Quelle variieren.