KI-Tipps im Langzeittest: schlägt KI die Quoten?
Jede Woche gibt eine KI vor dem Bundesliga-Spieltag ihre Prognosen ab, nachweisbar vor dem Anpfiff. Wir messen, ob sie genauer ist als die Wettquoten.
- Vor jedem Bundesliga-Spieltag: KI-Wahrscheinlichkeiten für jedes Spiel, per Git-Commit vor dem Anpfiff belegt.
- Maßstab sind die Schlussquoten der Buchmacher ohne Marge; bewertet wird mit dem Brier-Score.2
- Alle Prognosen und Ergebnisse sind offen als Daten verfügbar; Aktualisierung jeden Montag.
Können KI-Modelle Fußballspiele besser einschätzen als die Wettquoten? Viele Apps versprechen das. Wir messen es öffentlich: Vor jedem Bundesliga-Spieltag gibt eine KI für jedes Spiel Wahrscheinlichkeiten für Heimsieg, Unentschieden und Auswärtssieg ab. Nach dem Spieltag vergleichen wir sie mit dem Ergebnis und mit den Schlussquoten der Buchmacher.
Der Test läuft seit November 2026. Die Zahlen hier aktualisieren sich jeden Montag automatisch.
| Spieltag | Spiel | KI: Heim / X / Gast | Buchmacher: Heim / X / Gast | Ergebnis | Brier KI | Brier Markt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Die ersten Prognosen erscheinen vor dem nächsten Spieltag. | ||||||
So funktioniert der Test
- Prognose vor dem Anpfiff: Jeden Donnerstag gibt die KI für alle Spiele des nächsten Spieltags drei Wahrscheinlichkeiten ab, die zusammen 100 % ergeben. Die Datei wird sofort in unser öffentliches Repository geschrieben. Der Zeitstempel des Commits belegt, dass sie vor dem Anpfiff feststand. Später abgegebene Tipps werten wir nicht.
- Keine Quoten als Hilfe: Die KI darf Tabellen, Ergebnisse und Nachrichten nutzen, aber keine Wettquoten. Sonst würde sie den Markt nur abschreiben.
- Vergleich mit dem Markt: Als Maßstab nehmen wir die durchschnittlichen Schlussquoten, die football-data.co.uk veröffentlicht.2 Die Buchmacher-Marge rechnen wir heraus, damit die drei Wahrscheinlichkeiten zusammen 100 % ergeben.
- Bewertung mit dem Brier-Score: Er misst, wie nah die Wahrscheinlichkeiten am tatsächlichen Ausgang lagen. 0 ist perfekt; wer stur je ein Drittel tippt, kommt auf 0,667. Kleiner ist besser.
Spielplan und Ergebnisse stammen von OpenLigaDB.1 Die KI ist Claude, dasselbe Modell, mit dem wir diese Website bauen; wir legen das offen, weil es kein unabhängiger Dritter ist. Prognosen, Rohdaten und Auswertung liegen frei zugänglich als JSON.
Was zu erwarten ist
Schlussquoten gelten in der Forschung als sehr gute Schätzung für den Ausgang eines Spiels, weil in ihnen das Wissen vieler Wettender steckt. Wer den Markt dauerhaft schlagen will, muss genauer sein als dieser Durchschnitt, und dann zusätzlich die Marge des Buchmachers überwinden. Ob eine KI das schafft, zeigt erst eine lange Reihe: Nach einem Spieltag mit neun Spielen sagen die Zahlen fast nichts, nach einer Saison mit 306 Spielen deutlich mehr.
Häufige Fragen
Können KI-Tipps die Buchmacher schlagen?
Das messen wir in diesem Test. Schlussquoten sind schwer zu schlagen; aussagekräftig wird der Vergleich erst nach vielen Spieltagen.
Welche KI wird getestet?
Claude, dasselbe Modell, mit dem wir diese Website bauen. Es darf keine Wettquoten verwenden.
Was ist der Brier-Score?
Ein Maß dafür, wie gut Wahrscheinlichkeiten den Ausgang treffen. 0 ist perfekt, blindes Raten mit je einem Drittel ergibt 0,667.