Prognosen von der Bundesliga bis zur Regionalliga — nach jedem Spiel neu gerechnet.
Methodik
Die Prognosen auf diesen Seiten beruhen nicht auf Expertenwissen, Bauchgefühl oder Formkurven, sondern auf einem Modell mit zwei Zutaten: einer Stärkeschätzung, die aus dem Schach stammt, und sehr viel Rechenarbeit.
Die Stärke der Teams schätzt das Modell nach der aus dem Schach bekannten ELO-Wertung. Jedes Team trägt eine Zahl, die seine aktuell vermutete Spielstärke ausdrückt — in der Bundesliga liegen die Werte grob zwischen 1 500 und 2 100, in den Regionalligen etwa zwischen 700 und 1 200. Treffen zwei Teams aufeinander, lässt sich aus der Differenz der beiden Werte berechnen, wie wahrscheinlich welcher Ausgang ist. Nach dem Spiel werden die Werte angepasst: Der Gewinner bekommt Punkte, der Verlierer gibt sie ab. Je überraschender das Ergebnis, desto größer die Verschiebung — ein Favoritensieg verändert fast nichts, eine Sensation kostet den Favoriten spürbar. Höhere Siege zählen dabei stärker als knappe, allerdings gedämpft: Ein 4:0 verschiebt doppelt so viel wie ein 1:0, nicht viermal so viel.
Zwei Feinheiten kommen hinzu. Das Heimteam erhält einen Zuschlag von 40 ELO-Punkten — so viel ist der eigene Platz wert. Der Wert ist an den tatsächlich beobachteten Heim-, Unentschieden- und Auswärtsanteilen der vergangenen Spielzeiten geeicht. Und zum Saisonstart übernimmt jedes Team seinen Wert aus der Vorsaison.
Aus der ELO-Differenz macht das Modell eine Torerwartung: Je stärker ein Team im Vergleich zum Gegner ist, desto mehr Tore wird es im Durchschnitt schießen. Die Umrechnung ist für alle Ligen gleich, zwischen denen Mannschaften auf- und absteigen — nur so bedeutet ein ELO-Wert nach einem Aufstieg noch dasselbe. Die beiden Frauen-Bundesligen bilden einen eigenen solchen Verbund und haben deshalb ihre eigene, an ihren Spielen geeichte Umrechnung. Die tatsächliche Torzahl eines Spiels streut um diesen Durchschnitt nach der Poisson-Verteilung — derselben Verteilung, die beschreibt, wie viele Gewitter in einem Sommer niedergehen, wenn man nur den Mittelwert kennt. Damit lässt sich für jedes Spiel ausrechnen, wie wahrscheinlich jeder Endstand ist.
Ein Beispiel aus der Saison 2026/2027, das Eröffnungsspiel: Bayern München (ELO 2 057) empfängt den VfB Stuttgart (1 805). Mit Heimvorteil beträgt der Unterschied knapp 300 Punkte; daraus folgen im Schnitt 1,8 Tore für die Bayern und 0,8 für Stuttgart — und daraus wiederum:
| Ausgang | Wahrscheinlichkeit | Zum Vergleich |
|---|---|---|
| Sieg Bayern | 62 % | knapp zwei von drei Fällen |
| Remis | 22 % | gut jeder fünfte Fall |
| Sieg Stuttgart | 16 % | etwa jeder sechste Fall |
16 % sind nicht nichts. Liefe dieser Abend sechsmal, gewönne Stuttgart einmal.
Für die Frage, wer am Ende Meister wird oder absteigt, reicht ein einzelnes Spiel nicht — es hängt alles an allem. Deshalb spielt das Modell den gesamten Rest der Saison durch, Spiel für Spiel, mit zufälligen Ergebnissen entsprechend den berechneten Wahrscheinlichkeiten, und passt dabei auch die ELO-Werte laufend an. Das Ganze nicht einmal, sondern 10 000-mal. Wird ein Team in 4 930 dieser 10 000 durchgespielten Saisons Meister, weist die Prognose 49 % aus. Nach jedem realen Spiel beginnt die Rechnung von vorn, mit den tatsächlichen Ergebnissen als neuem Ausgangspunkt.
In den meisten Ligen ist die Sache einfach: Es gibt eine feste Zahl von Abstiegsplätzen, und wer dort landet, steigt ab. In den Regionalligen ist sie das nicht. Wie viele Mannschaften eine Staffel nach unten abgeben muss, hängt davon ab, wie viele Vereine aus der 3. Liga in genau diese Region fallen — jeder Absteiger von oben belegt einen Platz, den sonst eine Mannschaft der Staffel behalten hätte.
Das erklärt eine Zahl, die auf den ersten Blick verwundert: Bei Regionalliga Nord etwa steht neben einem Team eine Abstiegswahrscheinlichkeit, die sich aus der Tabelle allein nicht erklären lässt. Sie enthält bereits, wie wahrscheinlich es ist, dass ein, zwei oder drei norddeutsche Drittligisten mit hinunterkommen. Das Modell rechnet das nicht überschlägig aus, sondern zählt es aus: In jeder der 10 000 durchgespielten Saisons der 3. Liga steht am Ende fest, wer absteigt und in welche Region diese Vereine gehören.
Die fünf Staffeln behandeln das unterschiedlich, und zwar nach ihren eigenen Ordnungen. In Nord, Nordost und SüdWest erhöht jeder Absteiger von oben die Zahl der eigenen Absteiger. In West und in Bayern nicht — dort ist sie fest. Bei Nord kommt eine zweite Besonderheit hinzu: Steigt der Nord-Meister selbst in die 3. Liga auf, fehlt der Staffel ein Verein, und der dritte Absteiger darf bleiben. Der eigene Erfolg an der Spitze rettet also unten eine Mannschaft.
Nach oben ist es ähnlich verwickelt. Vier Mannschaften steigen in die 3. Liga auf, aber es gibt fünf Staffeln. West und SüdWest haben einen festen Direktplatz. Den dritten bekommen Nord, Nordost und Bayern abwechselnd; die beiden, die leer ausgehen, spielen den vierten Aufsteiger in zwei Aufstiegsspielen gegeneinander aus. In der Saison 2026/2027 trifft es Nord und Bayern. Für diese beiden ist Meister werden deshalb nicht dasselbe wie aufsteigen: Das Modell rechnet zusätzlich aus, wie das Hin- und Rückspiel gegen den jeweils anderen Meister ausgeht — über zwei Spiele mit getauschtem Heimrecht, so dass sich der Heimvorteil weitgehend aufhebt. Die Aufstiegsseite weist deshalb neben der Meisterchance auch die Aufstiegschance aus, und die ist kleiner.
Wahrscheinlichkeiten sind keine Vorhersagen. Ein Ereignis mit 15 % Wahrscheinlichkeit tritt in etwa einem von sieben Fällen ein; wenn es eintritt, hat nicht das Modell versagt, sondern der wahrscheinlichere Fall ist ausgeblieben. Ein Haken (✓) in den Tabellen bedeutet: In keiner der 10 000 Simulationen trat ein anderes Ergebnis ein. Das ist sehr sicher, aber nicht dasselbe wie rechnerisch unmöglich. Und wo zwei Teams bei 35 und 37 % liegen, liegen sie gleichauf — eine Genauigkeit, die das Modell nicht hergibt, behauptet es besser nicht.
Eine Besonderheit der 3. Liga: Zweitvertretungen dürfen nicht in die 2. Bundesliga aufsteigen. Für die Aufstiegstabelle rechnet das Modell sie deshalb aus dem Rennen; in der übrigen Prognose laufen sie normal mit.
Eine Grenze zeigt die Regionalliga Bayern offen: Dort steigen die zwei Letzten direkt ab, die zwei davor spielen gegen zwei Mannschaften aus den Bayernligen um den Verbleib. Wie diese Spiele ausgehen, kann das Modell nicht sagen — die Bayernligen simuliert es nicht, und eine geratene Gewinnquote wäre nicht weniger erfunden, nur weil eine Zahl daneben stünde. Die Seite weist deshalb zwei getrennte Werte aus: die Wahrscheinlichkeit, direkt abzusteigen, und die, in die Relegation zu müssen. Was danach passiert, bleibt offen.
Und gelegentlich wird ein Spiel am grünen Tisch entschieden — etwa, weil eine Mannschaft nicht antritt. Ein solches Ergebnis zählt für die Tabelle wie jedes andere; im Rückblick ist es als „Wertung" gekennzeichnet. Die Stärkeschätzung lässt das Modell davon aber unberührt: Ein 3:0 am grünen Tisch sagt nichts darüber, wie gut die beiden Mannschaften Fußball spielen, und darf ihre ELO-Werte deshalb nicht verschieben.
Wie gut das gelingt, ist von Liga zu Liga verschieden. In den Männer-Ligen trifft das Modell die beobachteten Anteile von Heimsieg, Unentschieden und Auswärtssieg recht genau. In den Frauen-Ligen sagt es zu viele Unentschieden voraus — dort enden real nur etwa 16 % der Spiele remis, das Modell kommt auf rund 20 %, also gut dreieinhalb Prozentpunkte zu viel. Der Grund liegt in der Poisson-Annahme: Sie behandelt die Tore beider Mannschaften als unabhängig voneinander. Tatsächlich streuen die Ergebnisse stärker, als eine solche Rechnung erlaubt — es gibt mehr ganz knappe und mehr ganz deutliche Spiele und entsprechend weniger Remis. Das ließe sich nicht durch andere Zahlen im Modell beheben, sondern nur durch eine andere Art, die Tore beider Mannschaften miteinander zu verbinden. Bis dahin gilt: Wo die Prognose ein Unentschieden für wahrscheinlich hält, ist es in den Frauen-Ligen etwas weniger wahrscheinlich, als dort steht.
Im September 2026 wurde der Heimvorteil des Modells nachkalibriert: von 65 auf 40 ELO-Punkte. Die bis dahin veröffentlichten Prognosen bewerteten den Heimvorteil etwas zu hoch; Einzelspielprognosen verschieben sich dadurch um wenige Prozentpunkte, die Saisonprognosen kaum.
Dieser Text geht zurück auf den Beitrag „Was die Prognosen mit Schach zu tun haben“ vom 1. April 2015 auf dem Blog 30 Punkte; er wurde für den Relaunch überarbeitet und um die heutigen Modelldetails ergänzt.