KI Fußball Prognose: So rechnet Elofoot jedes Spiel durch

Die Frage hören wir ständig: „Wie genau sagt ihr ein Spiel eigentlich voraus?“ Die ehrliche Antwort passt in fünf Schritte: Daten sammeln, erwartete Tore schätzen, daraus Wahrscheinlichkeiten berechnen, sie mit dem Markt abgleichen und am Ende das Ergebnis von der KI verständlich erklären lassen. Hier ist die komplette Kette, so wie sie heute läuft, samt Grauzonen.

Über allem steht ein Grundsatz: Die Zahlen stammen aus einem deterministischen statistischen Modell, nie von der KI. Ein Sprachmodell kann gut schreiben, aber schlecht rechnen: Sich selbst überlassen, liefert es auch mal eine Prozentzahl, die plausibel klingt und trotzdem falsch ist. Bei Elofoot rechnet deshalb das Modell, und die KI schreibt nur.

Die Kette in fünf Schritten

1. Daten: Spieldaten, Form, xG, Tabelle, Verletzte und Aufstellungen, synchronisiert und mit Zeitstempel.
2. Erwartete Tore: wie viele Tore jede Mannschaft in genau diesem Spiel erzielen sollte.
3. Wahrscheinlichkeiten: Die Poisson-Verteilung macht aus den erwarteten Toren Ergebniswahrscheinlichkeiten und daraus 1X2, „Beide Teams treffen“ und Über/Unter.
4. Abgleich mit dem Markt: Bei großen Spielen mit einem liquiden Prognosemarkt fließt dessen Einschätzung mit ein.
5. Text und Auslieferung: Die KI schreibt das Szenario auf Basis der fertig berechneten Zahlen; vor der Anzeige wird die Prognose noch einmal mit den aktuellen Ausfällen und Aufstellungen abgeglichen.

Schritt 1: die Daten

Alles beginnt mit den Daten. Unser Hauptlieferant ist API-Football, eine etablierte Fußball-Datenquelle mit Daten zu insgesamt 59 Wettbewerben, die Elofoot abdeckt. Für jedes Spiel nutzen wir:

• Aktuelle Form: die Ergebnisse der letzten fünf Spiele.
• Erwartete Tore (xG) und weitere Statistiken (Schüsse, Ballbesitz, Ecken), gemittelt über die letzten Spiele, um die Leistung jenseits des Ergebnisses zu messen.
• Tabelle: Punkte, Spiele, Tordifferenz.
• Verletzungen und Sperren sowie Aufstellungen: die offizielle Startelf, sobald sie veröffentlicht ist (meist rund eine Stunde vor Anpfiff), sonst die wahrscheinliche Elf aus den Startspielern der letzten fünf Partien.
• Direkter Vergleich (H2H): als Kontext, nie als Fundament.

Nichts wird erfunden

Zwei klassische Fallen werden vorab entschärft. Namensvettern und gewechselte Spieler: Verletzte und mögliche Torschützen werden mit dem aktuellen Kader abgeglichen, damit nie ein Spieler auftaucht, der im Sommer den Verein verlassen hat. Und fehlende Daten: Manche Wettbewerbe haben keine xG-Werte oder lückenhafte Verletztenlisten. Die Regel ist einfach: Was fehlt, wird weder erfunden noch erwähnt.

Die Daten werden laufend neu synchronisiert, jede Information trägt einen Zeitstempel. Eine Prognose wird nur dann neu berechnet, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern.

Schritt 2: die erwarteten Tore schätzen

Das Herz des Modells ist eine Zahl pro Mannschaft: ihre erwarteten Tore in diesem Spiel, oft λ (Lambda) genannt.

• Ausgangspunkt ist der xG-Schnitt der Mannschaft. Gibt es in einem Wettbewerb keine xG-Daten, greift das Modell auf einen neutralen Liga-Basiswert zurück.
• Ein Stärkefaktor verschiebt dann Tore von einer Seite zur anderen. Er kombiniert Punkte pro Spiel (im Vergleich zum Tabellenmittelfeld), die aktuelle Form (fünf Niederlagen am Stück senken ihn um 15 %, fünf Siege erhöhen ihn um 15 %) und das Niveau der Liga. Letzteres zählt vor allem im Pokal: Fünf Siege in der 2. Bundesliga sind nicht fünf Siege in der Bundesliga. Zwei Teams aus derselben Liga bekommen denselben Koeffizienten, er hebt sich also auf, und Ligaspiele bleiben unberührt.
• Für afrikanische Nationalmannschaften, bei denen Tabellen und xG oft fehlen, verhindert ein Niveau-Prior (auf Basis der FIFA-Ranglisten-Stufen und der jüngsten Ergebnisse im CAF-Bereich), dass jedes Qualifikationsspiel wie ein Münzwurf behandelt wird.
• Der Heimvorteil erhöht die erwarteten Tore der Heimmannschaft um rund 12 % und senkt die der Gäste um denselben Anteil.

Der Stärkefaktor verschiebt Tore nur zwischen den beiden Teams, er bläst die Gesamtzahl nicht auf. Außerdem sind die Werte gedeckelt, damit das Modell nie absurde Verteilungen erzeugt.

Schritt 3: von erwarteten Toren zu Wahrscheinlichkeiten

Tore sind seltene Ereignisse, und seltene Ereignisse modelliert man klassisch mit der Poisson-Verteilung (siehe unser Lexikon). Aus dem λ jeder Mannschaft ergibt sich die Wahrscheinlichkeit für 0, 1, 2, 3 … Tore. Multipliziert man die Verteilungen beider Teams, erhält man ein Raster mit der Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses, von 0:0 bis 10:10. Alles Weitere wird aus diesem Raster abgelesen:

• 1X2-Wahrscheinlichkeiten: Summe aller Heimsiege, aller Unentschieden, aller Auswärtssiege. Zusammen ergeben sie immer genau 100 %, und kein Ausgang wird je mit mehr als 95 % angezeigt, weil im Fußball nichts sicher ist.
• Das wahrscheinlichste Ergebnis sowie alternative Ergebnisse aus den nächstwahrscheinlichen Feldern.
• Beide Teams treffen und Über/Unter 1,5, 2,5 und 3,5 Tore.

Ein kurzes Beispiel: zwei gleich starke Teams ohne xG-Daten. Das Modell gibt der Heimmannschaft rund 1,62 erwartete Tore, den Gästen rund 1,03. Das Raster ergibt einen Heimsieg mit 51 %, ein Unentschieden mit 25 % und einen Auswärtssieg mit 24 %. Das wahrscheinlichste Ergebnis ist 1:1 mit 11,8 %, knapp vor 1:0 (11,4 %). Genau deshalb ist selbst ein sauber berechnetes exaktes Ergebnis weit von einer sicheren Sache entfernt (mehr dazu in Gibt es ein 100 % sicheres exaktes Ergebnis?). Die komplette Rechnung Schritt für Schritt findest du in So findest du das exakte Ergebnis.

Bei K.-o.-Spielen werden die Wahrscheinlichkeiten über 90 Minuten berechnet, damit die echte Chance auf ein Remis (und damit auf Verlängerung und Elfmeterschießen) erhalten bleibt.

Schritt 4: der Abgleich mit dem Markt

Bei großen Spielen bildet oft ein Prognosemarkt mit echtem Geld (Polymarket) das Ergebnis ab. Ist dieser Markt liquide genug, werden seine impliziten Wahrscheinlichkeiten, bereinigt um die Marge des Betreibers, mit denen des Modells kombiniert. Ein Markt, auf dem Menschen echtes Geld setzen, ist ein starkes Signal und korrigiert das Modell dort, wo es blind ist (ein Trainer unter Druck, Neuigkeiten, die noch nicht in den Daten stehen). Bei der Vielzahl von Spielen ohne liquiden Markt steht das Poisson-Modell allein.

Es gelten Schutzregeln: Ein zu dünner Markt wird ignoriert, und der Preis für das Unentschieden wird nur genutzt, wenn darauf genug Geld gehandelt wurde.

Schritt 5: Die KI schreibt, das Modell entscheidet

Erst jetzt kommt die KI ins Spiel, genauer: ein eingeschränktes Sprachmodell. Es erhält die Spieldaten und die bereits berechneten Zahlen und schreibt:

• Das Hauptszenario: wie das Spiel voraussichtlich läuft und warum, in verständlicher Sprache.
• Die Schlüsselfaktoren: Form, xG, Ausfälle, Kontext, das entscheidende Duell.

Es erzeugt weder die Wahrscheinlichkeiten noch die erwarteten Tore noch die Tormärkte: Die kommen aus dem Modell und sind in jeder Sprache identisch. Selbst die wahrscheinlichen Torschützen werden aus einem Pool gewählt, den der Server vorher aus den verfügbaren Spielern bildet (Verletzte und Torhüter ausgeschlossen), mit Wahrscheinlichkeiten aus dem Anteil jedes Spielers an den xG und der echten Torausbeute seines Teams. Fehlt eine Information, wird sie nicht erfunden, sondern schlicht weggelassen.

Was eine Prognose enthält

Jede Prognose enthält drei Szenarien:

• Das Hauptszenario, das wahrscheinlichste, mit seinem exakten Ergebnis und den 1X2-Wahrscheinlichkeiten. Es ist für alle sichtbar.
• Zwei alternative exakte Ergebnisse mit ihrer Wahrscheinlichkeit, reserviert für den Gold-Bereich (Pro- und Elite-Abo). Dieser zeigt außerdem wahrscheinliche Torschützen und Vorlagengeber, Halbzeit, Schüsse, xG und die Torprojektion.

Aktualität, Live-Modus und Bilanz

• Vor der Anzeige erneut geprüft. Ein Spieler kann sich nach der Erstellung einer Prognose verletzen. Jedes Mal, wenn die Prognose eines anstehenden Spiels angezeigt wird, werden die geschätzten Torschützen mit der aktuellen Verletztenliste und den vor Anpfiff veröffentlichten Aufstellungen abgeglichen; ein ungültiger Name wird ersetzt. Das prognostizierte Ergebnis selbst bleibt unverändert.
• Live-Modus. Startest du eine Prognose während des Spiels, sind der aktuelle Spielstand und die Minute der Ausgangspunkt: Das Endergebnis wird als bereits gefallene Tore + Poisson über die Restspielzeit geschätzt. Ein Team, das nach 70 Minuten 2:0 führt, hat andere Chancen als beim Anpfiff, und die Zahlen bilden das ab.
• Sichtbare Bilanz. Auf den Teamseiten zeigen die zuletzt gespielten Partien die 1X2-Prognose neben dem echten Ergebnis, markiert als getroffen oder verfehlt. Die Fehlprognosen bleiben sichtbar: Genau darum geht es.

Was du bekommst, kostenlos und im Abo

• Kostenlos, ohne Konto: öffentliche Prognosen mit 1X2-Wahrscheinlichkeiten, Form, xG und Ausfällen unter KI-Fußballprognosen und Tipps für heute.
• Kostenlos bei der Anmeldung, ohne Kreditkarte: deine erste vollständige Prognose mit dem wahrscheinlichsten Ergebnis und dem geschriebenen Szenario.
• Abos (monatlich, jederzeit kündbar): Starter für 4,99 € im Monat mit 20 Prognosen und Live-Prognosen; Pro für 14,99 € mit 100 Prognosen und unbegrenztem Gold-Bereich (Torschützen, Vorlagengeber, Halbzeit, Schüsse, xG, Torprojektion, alternative Ergebnisse); Elite für 24,99 € mit 250 Prognosen, unbegrenztem Gold-Bereich und bevorzugtem Support. Die aktuellen Preise stehen immer in der App.

Was wir ablehnen

• Gewinne garantieren. Das kann kein seriöser Prognosedienst. Wenn du irgendwo „98 % Trefferquote“ liest: Finger weg.
• Die KI eine Zahl erfinden lassen. Jede Zahl kommt aus dem Modell oder aus den Daten.
• Fehlprognosen verstecken. Prognosen tragen einen Zeitstempel, die Ergebnisse stehen daneben.
• So tun, als wüssten wir, was wir nicht wissen. Eine fehlende Aufstellung oder eine unbestätigte Verletzung wird gekennzeichnet, nicht geraten.

Die Grenzen, zu denen wir öffentlich stehen

• Die Unabhängigkeitsannahme. Das einfache Poisson-Modell behandelt die Tore beider Teams als unabhängig. In Wirklichkeit nimmt ein führendes Team Tempo raus, und ein zurückliegendes drängt; das einfache Modell unterschätzt deshalb manche Unentschieden (0:0, 1:1) leicht. Es gibt korrigierte Varianten wie das Dixon-Coles-Modell.
• Kleine Stichproben. Zu Saisonbeginn oder bei Nationalmannschaften, die nur wenige Spiele im Jahr bestreiten, sind Durchschnittswerte wacklig.
• Dünne Datenlage. In wenig abgedeckten Wettbewerben fehlen manche Statistiken; das Modell nutzt dann neutrale Basiswerte, und die Prognose wird unschärfer.
• Das Unvorhersehbare. Eine Rote Karte, ein Elfmeter oder ein Torwartfehler können alles ändern, und kein Modell sieht sie kommen.

Und jetzt?

Du willst das Ganze in Aktion sehen? Deine erste vollständige Prognose ist kostenlos, ohne Kreditkarte. Die Kurzfassung des Ansatzes steht auch auf der Seite Methodik und unter KI-Spielanalyse.

Wenn du verstehen willst, welche Fehler diese Kette vermeiden soll, lies die 7 häufigsten Fehler bei Fußball-Prognosen und unseren xG-Guide. Unser Ziel ist nicht, immer richtig zu liegen. Es ist, nützlicher, transparenter und leichter überprüfbar zu sein als die Alternativen.

Verantwortungsvoll spielen. Die Prognosen von Elofoot sind statistische Schätzungen, keine Gewissheiten und keine Wettempfehlungen. Sportwetten sind nur für Volljährige (18+) erlaubt und bergen echte Risiken: Schulden, Abhängigkeit, Isolation. Setze nie Geld ein, das du brauchst, und jage keinen Verlusten hinterher. Wenn das Spielen keinen Spaß mehr macht, sprich mit einer Vertrauensperson oder einer Beratungsstelle. In Deutschland bietet das Bundesinstitut für Öffentliche Gesundheit (BIÖG) unter check-dein-spiel.de einen Selbsttest und eine kostenlose, anonyme Telefonberatung: 0800 1 37 27 00.

Häufige Fragen

Erfindet die KI von Elofoot die Wahrscheinlichkeiten?

Nein. Die Wahrscheinlichkeiten, das wahrscheinlichste Ergebnis und alle anderen Zahlen stammen aus einem statistischen Modell (erwartete Tore + Poisson-Verteilung, dazu das Marktsignal, wenn es eines gibt). Die KI schreibt nur den Text, der das Szenario erklärt.

Woher kommen die Daten?

Hauptsächlich von API-Football: Ergebnisse, Statistiken, xG, Aufstellungen, Verletzte und Gesperrte, Tabellen und direkte Vergleiche. Die Daten werden laufend synchronisiert und mit Zeitstempel versehen.

Warum ändert sich eine Prognose vor dem Spiel?

Weil sich die Daten ändern: eine offizielle Aufstellung, ein bestätigter Ausfall. Die Prognose wird nur neu berechnet, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern.

Liegt Elofoot immer richtig?

Nein. Kein Modell liegt im Fußball immer richtig. Ein Team mit 60 % Siegchance verliert oder spielt remis in etwa 4 von 10 Fällen. Prognosen liefern Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten.