BTTS (Beide Teams treffen) erklärt — Wie es funktioniert und wie man es vorhersagt
BTTS ist einer der einfachsten und beliebtesten Fußball-Wettmärkte. Um ihn genau vorherzusagen, müssen Sie jedoch die Angriffsstärke, die Schwächen der Defensive und die statistischen Modelle hinter den Zahlen verstehen. Hier finden Sie alles, was Sie wissen müssen.
Was ist BTTS?
Both Teams to Score (BTTS) ist ein Wettmarkt, auf dem Sie vorhersagen, ob beide Teams während des Spiels mindestens ein Tor erzielen werden. Es spielt keine Rolle, wer gewinnt, wie das Endergebnis aussieht oder wann die Tore erzielt werden — es spielt nur eine Rolle, ob jedes Team mindestens einmal das Tor trifft.
Der Markt hat zwei Optionen:
- BTTS Ja — Beide Teams erzielen mindestens ein Tor (z. B. 1-1, 2-1, 3-2)
- BTTS Nein — Mindestens ein Team erzielt kein Tor (z. B. 1-0, 0-0, 3-0)
Eigentore zählen. Verlängerung und Elfmeter zählen nicht — nur die reguläre Spielzeit (90 Minuten + Nachspielzeit) zählt.
So funktionieren BTTS-Quoten
Da es sich bei BTTS um einen binären Markt handelt (Ja oder Nein), sind die Quoten ähnlich strukturiert wie bei Über-/Untermärkten. Typische Bereiche, die Sie sehen werden:
| Auswahl | Typischer Quotenbereich | Implizite Wahrscheinlichkeit |
|---|---|---|
| BTTS Ja (angreifende Teams) | 1.50 – 1.70 | 59% – 67% |
| BTTS Ja (durchschnittliches Spiel) | 1.70 – 1.90 | 53% – 59% |
| BTTS Ja (Defensivteams) | 2.00 – 2.40 | 42% – 50% |
| BTTS Nein (Defensivspiel) | 1.50 – 1.70 | 59% – 67% |
| BTTS Nein (offenes Spiel) | 2.00 – 2.30 | 43% – 50% |
Die Buchmachermarge liegt auf den BTTS-Märkten in der Regel bei 5-8%, was bedeutet, dass sich die kombinierten impliziten Wahrscheinlichkeiten von Ja und Nein auf etwa 105-108% summieren.
Schlüsselfaktoren, die BTTS beeinflussen
Angriffsstärke
Teams mit hohen erwarteten Toren (xG) pro Spiel haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, unabhängig vom Gegner zu treffen. Schau dir die Tore an, die in den letzten 10 bis 15 Spielen pro Spiel erzielt wurden, nicht nur den Durchschnitt der Saison — die aktuelle Form ist wichtiger als die Daten zu Beginn der Saison.
Defensive Schwäche
Ein Team, das häufig kassiert, erhöht die Wahrscheinlichkeit eines BTTS Ja für seine Gegner. Die wichtigste Kennzahl sind die Gegentore pro Spiel, insbesondere auswärts, wo die Defensivbilanz tendenziell schlechter ist.
Liga-Muster
Einige Ligen sind strukturell offener als andere. Die Bundesliga erzielt beispielsweise durchweg höhere BTTS-Quoten als die Serie A. Das ist kein Zufall — es spiegelt die taktische Kultur, die Intensität der Pressung und die ligaweiten Spielweisen wider.
Heim- und Auswärtsplits
Teams haben zu Hause und auswärts oft dramatisch unterschiedliche Torprofile. Eine Mannschaft kann zu Hause 2,1 Tore pro Spiel erzielen, auswärts jedoch nur 0,8. Überprüfe immer die Statistiken für den Austragungsort, nicht nur die Gesamtdurchschnitte.
Das Feature-Engineering von ExPrysm berechnet anhand von PI-Bewertungen und rollenden Formfenstern separate Heim- und Auswärtswerte für Offensiv/Defensive. Diese spielortspezifischen Merkmale fließen direkt in die Prognosemodelle ein.
Wie ExPrysm BTTS vorhersagt
ExPrysm sagt BTTS nicht direkt als Klassifizierungsproblem voraus. Stattdessen modelliert es die erwarteten Ziele für jedes Team unabhängig mithilfe der Poisson-Regression und leitet dann die BTTS-Wahrscheinlichkeit mathematisch ab.
Schritt 1: Erwartete Ziele abschätzen
Die Regressionsmodelle für Ziele (home_goals.cbm and away_goals.cbm) prognostizieren λ_home und λ_away — die erwartete Anzahl von Toren für jedes Team. Diese CatBoost-Modelle verwenden über 150 Funktionen, darunter PI-Werte, ELO-Werte, Formindizes und Kopf-an-Kopf-Aufzeichnungen.
Schritt 2: Individuelle Bewertungswahrscheinlichkeiten berechnen
Mithilfe der Poisson-Verteilung berechnen wir die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Team mindestens ein Tor erzielt:
P (Teamwerte ≥ 1) = 1 − P (Teamergebnisse 0) = 1 − e^ (−λ)
Wenn λ_home = 1,6, dann P (Heimwerte ≥ 1) = 1 − e^ (−1,6) = 1 − 0,202 = 79.8%
Wenn λ_away = 1,1, dann P (Auswärtswerte ≥ 1) = 1 − e^ (−1,1) = 1 − 0,333 = 66.7%
Schritt 3: Kombinieren Sie für BTTS
Unter der Annahme der Unabhängigkeit (angepasst durch die Dixon-Coles-Korrektur für Ergebnisse mit niedriger Punktzahl):
P (BTTS Ja) = P (Zuhause ≥ 1) × P (auswärts ≥ 1)
P (BTTS Ja) = 0,798 × 0,667 = 53.2%
Die Dixon-Coles-Korrektur passt die empirische Beobachtung an, dass 0-0, 1-0, 0-1 und 1-1 mit leicht anderen Raten auftreten, als es ein reines Poisson-Modell vorhersagt. Diese Korrektur ist besonders wichtig für BTTS, da sie sich direkt auf die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen auswirkt, bei denen keine Tore erzielt werden.
BTTS-Statistiken nach Liga
Die historischen BTTS Yes-Quoten variieren in den europäischen Top-Ligen erheblich. Diese Durchschnittswerte basieren auf mehreren letzten Saisons:
| Liga | BTTS Ja% | Durchschnittl. Tore/Spiel | Charakter |
|---|---|---|---|
| 🇩🇪 Bundesliga | ~55% | 3.1 | Hochdrückendes, offenes Spiel |
| 🇳🇱 Eredivisie | ~56% | 3.2 | Angriffsphilosophie |
| 🏴 Premier League | ~52% | 2.8 | Physisch, durchgängig |
| 🇫🇷 Liga 1 | ~48% | 2.6 | Gemischt, PSG-Dominanz |
| 🇪🇸 La Liga | ~45% | 2.5 | Ballesbasiert, taktisch |
| 🇮🇹 Série A | ~46% | 2.6 | Defensiv organisiert |
| 🇵🇹 Primeira League | ~50% | 2.7 | Konkurrenzfähiger Mittelständler |
| 🇹🇷 Süper Lig | ~49% | 2.7 | Unvorhersehbar, volatil |
ExPrysm deckt mehr als 100 Ligen weltweit ab. Ligaspezifische Muster werden anhand der Trainingsdaten und des PI-Bewertungssystems des Modells erfasst, das sich an die Punkteentwicklung der einzelnen Ligen anpasst.
Häufige BTTS-Fehler
1. Defensive Form ignorieren
Viele Wettende konzentrieren sich bei der Bewertung von BTTS nur auf die Angriffsstatistiken. Aber die Bilanz einer Mannschaft in der Defensive ist ebenso wichtig — wenn eine Mannschaft in den letzten 8 Spielen 5 Mal ohne Gegentor kassiert hat, ist die Wahrscheinlichkeit von BTTS Ja unabhängig vom Angriff des Gegners deutlich geringer.
2. Auf der Jagd nach hohen Gewinnchancen bei BTTS Ja
Wenn der Preis von BTTS Yes bei 2,20 oder mehr liegt, gibt es normalerweise einen guten Grund — eines oder beide Teams haben schlechte Punkterekorde. Hohe Gewinnchancen bedeuten keinen Mehrwert. Ein Wert ist nur vorhanden, wenn die wahre Wahrscheinlichkeit die implizite Wahrscheinlichkeit aus den Quoten übersteigt.
3. Kleine Stichprobengrößen
Es kann irreführend sein, sich nur die letzten 3-4 Spiele anzusehen. Eine Mannschaft könnte mit drei schwachen Abwehren hintereinander konfrontiert gewesen sein, was ihre BTTS-Rate vorübergehend in die Höhe getrieben hat. ExPrysm verwendet wechselnde Zeitfenster von 10-15 Spielen in Kombination mit PI-Werten, die eine Saison lang andauern, um dieser Falle auszuweichen.
4. Spielkontext ignorieren
Pokalfinals, Abstiegskämpfe und tote Beläge sorgen für sehr unterschiedliche BTTS-Profile. Eine Mannschaft, die gegen den Abstieg kämpft, kann den Bus parken und auf 0-0 spielen, während eine Mannschaft aus der Mitte der Tabelle, für die es nichts zu spielen gibt, möglicherweise aufmachen. Der Kontext ist wichtig.
5. Behandlung von BTTS als unabhängig von anderen Märkten
BTTS Ja korreliert mit über 2,5 Toren, aber sie sind nicht dasselbe. Ein Ergebnis von 2:0 ist Über 2,5, aber BTTS Nein. Ein Ergebnis von 1:1 ist BTTS Ja, aber Unter 2,5. Wenn Sie diese Überschneidungen verstehen, können Sie intelligentere Kombinationswetten erstellen.
Fazit
Oberflächlich betrachtet ist BTTS ein einfacher Markt, aber um ihn gut vorherzusagen, muss man das Zusammenspiel zwischen Angriffsqualität und defensiver Solidität auf beiden Seiten verstehen. Der Poisson-Ansatz, bei dem die Torerwartungen jedes Teams unabhängig voneinander modelliert und kombiniert werden, bietet eine prinzipientreue, mathematisch fundierte Methode zur Schätzung der BTTS-Wahrscheinlichkeit.
ExPrysm veröffentlicht BTTS-Prognosen für jedes abgedeckte Spiel. Sie stammen aus derselben Torregressionspipeline, die auch die Over/Under- und asiatischen Handicap-Märkte steuert. Sieh dir die heutigen Prognosen auf dem Dashboard an.
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