Über mich

Sport hat mich mein ganzes Leben lang interessiert, aber ausschliesslich von der analytischen Seite. Mich hat nie gepackt, wer gewinnt, sondern warum. Ich habe bewusst Informatik studiert. Meinen Bachelorabschluss habe ich mit Auszeichnung an der Katholischen Eszterházy-Károly-Universität erworben, und derzeit bin ich Studierender im Abschlussjahr des Masterstudiengangs Softwaretechnologie (MSc) an der ELTE, damit ich das modernste Werkzeug für die tiefe, datenbasierte Modellierung von Sportereignissen habe. Je sicherer ich im Programmieren wurde, desto mehr wandte ich mich der Forschung zu.

Eine Frage liess mich nicht los: Lässt sich der Wettmarkt schlagen, wenn man nur ein gut genug gebautes Modell hat? Lange habe ich geglaubt, ja, und nach einer eigenen Methode gesucht. In meiner Abschlussarbeit habe ich genau das gemessen. Sechs Prognosemodelle und fünf Einsatzstrategien an 539 realen Spielen, in insgesamt 300.000 Simulationen. Eine Kombination war auf der untersuchten Stichprobe dauerhaft profitabel, und aus diesem Ergebnis entstand ein begutachteter internationaler Artikel. Meine Arbeit wurde seither auch in einem internationalen wissenschaftlichen Buchkapitel zitiert.

Der Artikel benennt jedoch auch seine eigenen Grenzen, und die sind gravierend. Drei Monate Spiele sind zu wenig für einen Schluss, die Simulation unterstellte stets die besten verfügbaren Quoten, und kein einziges Ergebnis habe ich mit echtem Geld erprobt. Deshalb habe ich das Thema nicht fallen gelassen, sondern die Untersuchung ausgeweitet: 11 Saisons, mehr als 50.000 Spiele, Walk-forward-Auswertung, sieben strukturell verschiedene Methoden. Auf dieser Stichprobe deckte keiner der Wege die Buchmachermarge dauerhaft ab. Auch diese Tatsache veröffentliche ich, samt Zahlen und Fehlschlägen, auf der Forschungsseite.

Das Thema hat mich seitdem nicht losgelassen. Zu genau diesen Fragen habe ich auf internationalen Konferenzen englischsprachige Vorträge gehalten, weitere Artikel sind in Begutachtung, und als Masterstudent der ELTE bereite ich mich mit dieser Arbeit auf die landesweite Runde 2027 vor. In meiner aktuellen Forschung, die beim studentischen Forschungswettbewerb (TDK) den ersten Preis gewann, untersuche ich gezielt das Blackbox-Testen der Risikomanagement- und Kontobeschränkungsalgorithmen von Buchmachern.

LabOfMetrics ist genau aus dieser Arbeit entstanden. Nicht weil ich ein Gewinnsystem hätte, sondern weil bei der Suche ein Werkzeugkasten entstanden ist, der für sich genommen einen echten Wert hat: die Daten, die Chancenschätzungen der Modelle, die Nachmessung und eine Methode, mit der du auch deine eigenen Ergebnisse transparent prüfen kannst. Das wollte ich für alle zugänglich machen. Der andere Grund ist deutlich persönlicher. Diese Branche ist gefährlich und kann Familien zerstören. Wenn jemand nach den Messungen weniger verliert oder das Spielen ganz aufgibt, ist das für mich ein besseres Ergebnis als ein verkauftes Abo.

In der offenen Testphase sind alle Funktionen kostenlos; geplant ist, dass die Seite später über kostenpflichtige Pakete läuft. Die Frage ist berechtigt: Wenn ich nicht will, dass Menschen Geld verlieren, warum sollte es etwas kosten? Der erste Teil der Antwort: Was den größten Verlust verhindert, ist jetzt kostenlos und bleibt es nach dem Plan auch später. Die Messung, wonach aus öffentlichen Daten kein dauerhafter Vorteil nachweisbar ist, kann jeder lesen. Ohne Registrierung sind das gesamte Modul I und Modul VIII offen, dazu fünf weitere Kapitel: die Mathematik des Glücks, kognitive Verzerrungen, die Tipster-Industrie, verantwortungsvolles Spielen und Steuern. Das sind 19 von 47 Kapiteln, darunter die drei Dinge, deren Unkenntnis am teuersten ist: Quoten, Marge und die Mathematik des Glücks. Wer nur das liest und mir nie etwas zahlt, steht schon besser da als vorher.

Der zweite Teil: Auch ein kostenloses Produkt finanziert jemand. In dieser Branche ist dieser Jemand fast immer der Buchmacher, über Affiliate-Provisionen, und dieses Geld fließt, weil der Besucher zu wetten begonnen hat. Eine so finanzierte Seite hat ein Interesse daran, dass du mehr spielst, selbst wenn sie zur Vorsicht mahnt. Das geplante Abonnement ist der Preis dafür, das zu vermeiden: Du wirst der Auftraggeber sein, nicht das Produkt, und ich kann in Ruhe auch schreiben, dass du aufhören sollst. Würde ich von Werbung leben, würde mich dieser Satz Geld kosten.

Der Rest sind schlicht Kosten. Datenbezug, Server und der Betrieb der KI-Analysen kosten jeden Monat Geld; in der offenen Testphase trage ich das aus eigener Tasche. Nach dem Plan wird später das kostenpflichtig sein, was dir Arbeit abnimmt: der gesamte Kurs und das Analyse-Toolkit.