München/Hamburg - Wie wahrscheinlich ist es, dass der FC Bayern München erneut Meister wird? Und wie hoch stehen die Chancen, dass sich der HSV wieder um den Abstieg drückt? Das Hamburger Unternehmen "Goalimpact" widmet sich seit 2004 dem Thema Fußball-Prognosen und hat auch für die Bundesliga-Saison 2016/2017 einen Tipp abgegeben.

Wenig überraschend: Die prognostizierte Abschluss-Tabelle des Unternehmens sieht die Bayern wieder als Top-Favoriten auf den Titel, mit einer Wahrscheinlichkeit von 80,4 Prozent entscheidet der Rekordmeister den Kampf um die Schale für sich. Borussia Dortmund lauert dahinter auf Rang zwei.

Deutlich weniger erwartbar ist hingegen der vorausgesagte Ausgang im Abstiegskampf. Geht es nach "Goalimpact", steigen der SV Werder Bremen und Eintracht Frankfurt ab - der SC Freiburg müsste in die Relegation. Und der HSV? Kommt demnach auf Rang 15 liegend wieder mit einem blauen Auge davon.

Welchen Einfluss hat ein einzelner Spieler?

Jörg Seidl, Finanzmathematiker und Gründer von "Goalimpact", hat einen Algorithmus geschrieben, mit dem diese Fußball-Wahrscheinlichkeiten errechnet werden. Die beiden zentralen Fragen dabei sind: Wie beeinflusst ein Spieler den Ausgang eines Spiels? Und wie ist die Tordifferenz einer Mannschaft, wenn Spieler A, B oder C auf dem Platz steht? Andere Statistiken wie Zweikampfstärke, Passquote oder Torschüsse spielen keine Rolle. 

Alle Spielergebnisse werden im System erfasst und den Profis zugeordnet - mehr als 400.000 Fußballer aus 66 Ländern zählen zur "Goalimpact"-Datenbank. Für jeden Einzelnen wird dann aus all seinen Spielen ein Durchschnittswert ermittelt. Diesen gleicht der Algorithmus mit den Werten anderer Spieler ab, berücksichtigt die Werte der Teamkollegen sowie die Stärke des Gegners, aber auch Faktoren wie Heimvorteil, Ermüdungsgrad des Spielers und Platzverweise können den Wert beeinflussen. Am Ende bleibt dann der "Goalimpact" eines jeden Spielers - sein Einfluss auf das Spielergebnis.

Um nun den Erfolg eines Teams hervorzusagen, werden die Werte der Mannschaftsmitglieder addiert und daraus wird wiederum der Durchschnitt ermittelt. Dieser Wert ist der entscheidende Faktor für die Prognose eines Klubs - durch Transfers und Verletzungen kann er beeinflusst werden.

Algorithmus hat Saison schon durchgespielt

Schließlich hat der Algorithmus des Unternehmens die 306 Liga-Spiele der Saison anhand der errechneten Team-Werte simuliert. Und das rund 20.000 Mal. Das Ergebnis ist eine Tabelle, die den wahrscheinlichsten Saison-Ausgang zeigt.

Demnach könnte die Tabelle am 34. Spieltag folgendermaßen aussehen: 1. FC Bayern München, 2. Borussia Dortmund, 3. Bayer 04 Leverkusen, 4. FC Schalke 04, 5. RB Leipzig, 6. TSG 1899 Hoffenheim, 7. Borussia Mönchengladbach, 8. VfL Wolfsburg, 9. FC Augsburg, 10. VfB Stuttgart, 11. 1. FC Köln, 12. Hannover 96, 13. Hertha BSC, 14. 1. FSV Mainz 05, 15. Hamburger SV, 16. SC Freiburg, 17. SV Werder Bremen, 18. Eintracht Frankfurt.

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Tabelle

Bundesliga

#MannschaftMannschaftMannschaftSp.SUNToreDiff.Pkt.
1Bayern MünchenBayern MünchenBayernFCB34246488:325678
2Borussia DortmundBorussia DortmundDortmundBVB34237481:443776
3RB LeipzigRB LeipzigRB LeipzigRBL34199663:293466
4Bayer LeverkusenBayer LeverkusenLeverkusenB04341841269:521758
5Bor. MönchengladbachBor. MönchengladbachM'gladbachBMG341671155:421355
6VfL WolfsburgVfL WolfsburgWolfsburgWOB341671162:501255
7Eintracht FrankfurtEintracht FrankfurtFrankfurtSGE341591060:481254
8Werder BremenWerder BremenWerderSVW341411958:49953
91899 Hoffenheim1899 HoffenheimHoffenheimTSG341312970:521851
10Fortuna DüsseldorfFortuna DüsseldorfDüsseldorfF95341351649:65-1644
11Hertha BSCHertha BSCHertha BSCBSC3411101349:57-843
121. FSV Mainz 051. FSV Mainz 05Mainz 05M05341271546:57-1143
13SC FreiburgSC FreiburgFreiburgSCF348121446:61-1536
14FC Schalke 04FC Schalke 04SchalkeS0434891737:55-1833
15FC AugsburgFC AugsburgAugsburgFCA34881851:71-2032
16VfB StuttgartVfB StuttgartStuttgartVFB34772032:70-3828
17Hannover 96Hannover 96HannoverH9634562331:71-4021
181. FC Nürnberg1. FC NürnbergNürnbergFCN343102126:68-4219
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