Meine DEL-Datenbank – die „dynamischen Faktoren“ (Teil 3)

Dies ist der letzte Teil meiner Datenbank‑Serie. Mein Ziel war bzw. ist es, das Ergebnis und den Spielverlauf der Partien möglichst genau zu prognostizieren. Mein Hauptfokus liegt dabei auf der Kaderqualität – wer steht auf dem Eis und was sind die Stärken & Schwächen der Spieler? Allerdings, so detailliert die Spieler-Ratings auch sind – reicht eine reine Aufsummierung der Ratings alleine nicht, um den Wettmarkt zu schlagen und ein Ergebnis zu prognostizieren. Es gibt daher eine große Anzahl an dynamischen Faktoren, die ich zur Spielanalyse hinzuziehe.

Für mich genauso wichtig wie die Qualität der Spieler auf dem Eis ist die „Passung“. Passt die Taktik und der Ansatz des Coaches zum Spielermaterial und zur Identität des Vereins? Das Ganze beginnt schon bei der Kaderplanung. Hat der Kader eine gute Mischung aus „Sniper“, „Scorer“, „2-Way-Player“, „Off. Defender“ und „Grinder/Enforcer“ oder besteht 80% des Kaders aus „2-Way-Attacker“? Und wie agiert der Trainer mit dem Spielermaterial? Ein Trainer, der auf schnelles Umschaltspiel und hohes Forechecking setzt, braucht läuferisch starke, konditionsstarke Spieler mit guter Spielintelligenz. Hat ein Team eher physische, defensivstarke Spieler, kann ein völlig anderes System erfolgversprechender sein. Passt das System nicht zum vorhandenen Personal, bleibt die Wirkung aus – unabhängig davon, wie gut der taktische Plan auf dem Papier ist. Die taktische DNA des Teams ist also enorm wichtig für den Erfolg.

Mit 3 „Scorern“, die zwar einen starken Torinstinkt haben, aber dafür defensiv nicht mitarbeiten, wird’s im aggressiven Forecheck schwierig. Hingegen wird’s mit einer Reihe aus „2-Way-Attackern“ mit dem offensiven Output schwierig. Dafür stehe ich defensiv gut. Wenn diese Balancen (in der gesamten Teamausrichtung) nicht passen, bleibt der Erfolg aus. Die für mich bestmögliche Spielerkombination besteht aus Sniper + Playmaker + 2-Way-Attacker, da hier alle Facetten abgedeckt sind. Der Bereich Teamchemie geht aber über das Eis hinaus. Verstehen sich die Spieler? Passt das Umfeld? Wie ist die Stimmung im Team? Ein gutes Beispiel für die perfekte Synergie (auf und neben dem Eis) sind die „Baby Sharks“, bestehend aus Macklin Celebrini und Will Smith.

Zum einen hat das Heimteam den Coaching Vorteil, er kann auf den Gegner reagieren und seine Reihen anpassen. Zudem… die eigene Halle, eigene Kabine und die Heimfans im Rücken – das bringt ein paar % mehr Siegchance. Als Bremerhavener beschäftigt mich das Thema Reisebelastung aber auch aus einem anderen Grund. Die Fischtown Pinguins befinden sich pro Saison ca. 28.000km auf der Autobahn. Das schlaucht und man spricht hier von den berühmten „Busbeinen“. Die geringste Wegstrecke pro Saison haben die Kölner Haie (ca. 16.000km). Die Granten der Liga (Mannheim, München, etc.) fliegen - das ist ein enormer Vorteil. Dies sind alles Dinge die man in die Spielanalyse mit einfließen lassen muss, da sie eine direkte Wirkung auf die Leistung und das Ergebnis haben.

Die Injury-List, der größte Freund eines Sportwetters. Ausfälle (besonders kurzfristig) verändern das Teamrating, die Synergien auf dem Eis und evtl. den Coaching Plan. Es ist aber auch tückisch. Wie oft hat man gesehen, dass der beste Spieler ausfällt und andere Spieler in die Bresche springen und so das Team über sich hinauswächst? Hier muss man immer abwegen. Wenn du dich für die Ausfälle in der DEL interessierst, findest du auf dieser Seite jeden Mittwoch einen aktualisierten Verletzungsreport.

Eines meiner absoluten Lieblingsthemen. Beim Wetten habe ich immer versucht Teams zu identifizieren, die zwar gut gespielt, dabei aber Pech gehabt haben und deswegen vom Markt falsch bewertet wurden. Übertragen auf Eishockey heißt das: Ein Team kann eine Serie schlechter Ergebnisse haben, obwohl sie rein leistungstechnisch gut gespielt haben – nur hatten sie Pech dabei (schlechte Chancenverwertung, unglückliche Abpraller, überragende gegnerische Torhüter). Im Vergleich zu anderen Sportarten (Basketball, Tennis) ist der Zufallsfaktor beim Eishockey nämlich nochmal deutlich höher (relativ wenig Tore, Puck, fliegender Wechsel, viel „Verkehr“ vor dem Tor). Wenn ich einen DEL/NHL-Spieltag nachanalysiere, ist das Ergebnis für mich fast egal. Mich interessieren die xGoals, die Positionen der Torschüsse, der Puckbesitz und wie oft das Team kontrolliert in die gegnerische Zone eingedrungen ist. Meine Denkweise praktisch übersetzt: - Ergebnisse einzelner Spiele sind unzuverlässige Indikatoren für die wahre Teamstärke - Teams mit vielen knappen Niederlagen trotz guter Spielanteile sind oft unterbewertet - Teams mit vielen knappen Siegen trotz schwacher Spielanteile sind oft überbewertet - Über eine lange Saison gleichen sich diese Ausreißer meist wieder aus

So entsteht mein Rating-System, auf das ich meine Analysen stütze. Es ist nicht perfekt – es steckt sogar noch in den Kinderschuhen. Aber es ist ein Anfang, die Welt des Eishockeys mit dem Mehrwert statistischer Daten zu verknüpfen. Und ich glaube, gerade der Eishockeysport hat hier noch viel Potenzial nach oben. Im Fußball ist man da schon ein Stück weiter. Vereine wie der FC Brentford oder Brighton & Hove Albion zeigen, dass aus einer datenbasierten Transferstrategie Erfolge und Profit entstehen können. Beide Klubbesitzer kommen dabei aus dem „negativ behafteten" Bereich der Sportwetten – ein Beleg dafür, dass dieselbe analytische Denkweise, die dort für die Analyse von Quoten genutzt wird, im Verein selbst genauso gut funktioniert. Mein eigenes Rating-System habe ich in den letzten Jahren auf verschiedene Sportarten angewendet – Fußball, Basketball, Eishockey und Tennis. Zur neuen Saison folgt der komplette Switch und voller Fokus auf Eishockey. Mein Portfolio umfasst zukünftig mehrere nationale und internationale Ligen. Die Erkenntnisse aus meiner Lieblingsliga, der DEL, teile ich mit dir auf diesem Blog.