BTTS-Strategie erklärt: 10 statistische Indikatoren für Both Teams to Score Wetten

Both Teams to Score (BTTS) gehört zu den beliebtesten Wettmärkten im Fußball – und gleichzeitig zu den trügerischsten. Die vermeintlich simple Frage "Treffen beide Teams?" verleitet viele Wettende zu Bauchentscheidungen. Die Realität zeigt: Ohne systematische Datenanalyse liegt die Trefferquote kaum über dem Zufallsprinzip. Wir zeigen dir zehn statistische Indikatoren, mit denen du BTTS-Wetten auf ein solides analytisches Fundament stellst.

Warum statistische Indikatoren bei BTTS entscheidend sind

BTTS-Wetten leben von der Balance zwischen offensiver Durchschlagskraft und defensiver Stabilität beider Teams. Ein einzelner Blick auf die Tabelle oder die letzten drei Ergebnisse reicht nicht aus. Du benötigst quantifizierbare Metriken, die sowohl offensive als auch defensive Muster über einen aussagekräftigen Zeitraum abbilden. Die folgende Systematik kombiniert etablierte Performance-Indikatoren mit taktischen Kennzahlen.

Indikator 1: BTTS-Quote Heimteam (letzte 10 Spiele)

Definition und Berechnung: Ermittle, in wie vielen der letzten zehn Heimspiele beide Teams getroffen haben. Teile diese Zahl durch zehn und multipliziere mit 100 für die Prozentangabe.

Praktische Anwendung: Ein Heimteam mit einer BTTS-Quote von 70 % oder höher zeigt konsistente offensive Präsenz im eigenen Stadion bei gleichzeitiger defensiver Anfälligkeit. Dieser Wert ist besonders aussagekräftig in Ligen mit starkem Heimvorteil wie der Bundesliga oder der Championship.

Schwellenwerte: Ab 60 % spricht der Indikator für BTTS-Ja. Unter 30 % deutet auf defensive Stabilität oder offensive Schwäche hin – BTTS-Nein wird wahrscheinlicher.

Indikator 2: BTTS-Quote Auswärtsteam (letzte 10 Spiele)

Definition und Berechnung: Identisches Prinzip wie beim Heimteam, jedoch ausschließlich für Auswärtsspiele des Gastteams.

Praktische Anwendung: Auswärtsteams mit hoher BTTS-Quote (über 60 %) kombinieren offensive Ausrichtung mit defensiven Unsicherheiten in fremden Stadien. Diese Konstellation verstärkt BTTS-Wahrscheinlichkeiten erheblich, wenn das Heimteam ebenfalls hohe Werte aufweist.

Synergieeffekt: Liegt die kombinierte BTTS-Quote beider Teams bei durchschnittlich 65 % oder mehr, steigt die statistische Wahrscheinlichkeit für einen Treffer beider Mannschaften signifikant.

Indikator 3: Expected Goals (xG) – Offensive

Definition und Berechnung: Der xG-Wert misst die Qualität der Torchancen. Addiere die durchschnittlichen xG-Werte beider Teams aus den letzten zehn Spielen.

Praktische Anwendung: Ein kombinierter xG-Wert über 2.8 pro Spiel signalisiert, dass beide Teams regelmäßig hochwertige Chancen kreieren. Selbst bei durchschnittlicher Chancenverwertung führt dies zu Toren auf beiden Seiten.

Differenzierung: Achte auf die Verteilung. Zwei Teams mit jeweils 1.4 xG sind idealer als eine 2.0-0.8-Konstellation, da letztere ein Ungleichgewicht offenbart.

Indikator 4: Expected Goals Against (xGA) – Defensive Vulnerabilität

Definition und Berechnung: xGA zeigt, wie viele Expected Goals ein Team durchschnittlich zulässt. Berechne den Durchschnitt der letzten zehn Spiele für beide Teams.

Praktische Anwendung: Teams mit xGA-Werten über 1.3 weisen strukturelle Defensivprobleme auf. Treffen zwei solcher Mannschaften aufeinander, potenziert sich die BTTS-Wahrscheinlichkeit.

Benchmark-Werte: xGA unter 0.9 kennzeichnet Defensivspezialisten (gefährlich für BTTS-Ja). xGA über 1.5 bei beiden Teams macht BTTS-Ja statistisch hochwahrscheinlich.

Indikator 5: Clean Sheet Percentage

Definition und Berechnung: Prozentsatz der Spiele ohne Gegentreffer in den letzten zehn Partien pro Team.

Praktische Anwendung: Eine Clean Sheet Quote unter 20 % signalisiert defensive Instabilität. Liegt dieser Wert bei beiden Teams unter 30 %, erhöht sich die BTTS-Wahrscheinlichkeit deutlich.

Kontextanalyse: Vergleiche die Clean Sheet Quote mit der Gegnerqualität. Ein Topteam mit 60 % Clean Sheets gegen Tabellenmittelfeld-Gegner ist defensiv stabiler als die reine Zahl suggeriert.

Indikator 6: Torquote erste Halbzeit

Definition und Berechnung: Prozentsatz der Spiele, in denen ein Team in der ersten Halbzeit trifft (getrennt für Heim- und Auswärtsteam).

Praktische Anwendung: Teams mit hoher Erste-Halbzeit-Torquote (über 70 %) eröffnen Räume für Kontertore. Kombiniert mit einem auswärtigen Gegner, der ebenfalls früh trifft, steigt die BTTS-Quote erheblich.

Taktische Implikation: Frühe Tore zwingen den Rückstand habenden Verein zu offensiverem Spiel, was Räume für Konter schafft – ein klassischer BTTS-Katalysator.

Indikator 7: Schüsse aufs Tor pro Spiel

Definition und Berechnung: Durchschnittliche Anzahl der Schüsse aufs Tor (beide Teams kombiniert) in den letzten zehn Begegnungen.

Praktische Anwendung: Ein kombinierter Wert von mehr als zehn Schüssen aufs Tor pro Spiel deutet auf offensives, risikoreiches Fußball beider Seiten hin. Diese Spielweise erhöht statistisch die Torwahrscheinlichkeit.

Effizienzfaktor: Vergleiche Schüsse aufs Tor mit tatsächlich erzielten Toren. Eine Schuss-Tor-Conversion Rate über 35 % bei beiden Teams macht BTTS wahrscheinlicher als bei defensiveren Teams mit weniger, aber hochwertigeren Chancen.

Indikator 8: Konter-Tor-Anteil

Definition und Berechnung: Prozentsatz der Tore, die durch Kontersituationen entstehen (Datenquelle: Event-Daten-Anbieter oder detaillierte Match-Reports).

Praktische Anwendung: Teams mit Konter-Tor-Anteilen über 40 % sind anfällig für Gegentore, erzielen aber selbst regelmäßig Treffer durch schnelle Umschaltmomente. Diese Spielweise begünstigt offene Partien mit Toren auf beiden Seiten.

Taktische Konstellation: Ein ballbesitzorientiertes Heimteam gegen einen konterstarken Gast ist eine klassische BTTS-Ja-Konstellation – das Heimteam drückt, der Gast kontert.

Indikator 9: Head-to-Head BTTS-Historie

Definition und Berechnung: Analysiere die letzten fünf direkten Aufeinandertreffen. In wie vielen Spielen haben beide Teams getroffen?

Praktische Anwendung: Eine H2H-BTTS-Quote über 60 % deutet auf spielerische Konstanten hin – unabhängig von Formkurven. Manche Team-Paarungen produzieren systematisch Tore auf beiden Seiten durch taktische Match-Ups.

Gewichtung: Der H2H-Indikator sollte nicht isoliert verwendet werden, da Trainerwechsel oder Kadertransformationen historische Muster entwerten können. Kombiniere ihn mit aktuellen Form-Indikatoren.

Indikator 10: Quote-Bewegung und Markt-Effizienz

Definition und Berechnung: Vergleiche die initiale BTTS-Quote (Opening Line) mit der aktuellen Quote 24 Stunden vor Anpfiff. Signifikante Bewegungen (mehr als 0.10 Punkte) deuten auf sharpes Money (professionelle Wettende) hin.

Praktische Anwendung: Sinkt die BTTS-Ja-Quote von 1.85 auf 1.70, fließt professionelles Geld auf diesen Markt – ein Signal für fundierte Analyse hinter dieser Bewegung. Verwende Quote-Bewegungen als zusätzlichen Bestätigungsindikator für deine statistische Analyse.

Markt-Psychologie: Gegen-Bewegungen (Quote steigt trotz starker Indikatoren) können Value-Gelegenheiten signalisieren, wenn der Markt überreagiert.

Die kombinierte Anwendung der Indikatoren

Die zehn Indikatoren entfalten ihre volle Aussagekraft in der Kombination. Wir empfehlen ein Scoring-System:

Gewichtung nach Relevanz:

• Indikatoren 1–2 (BTTS-Quoten): Je 20 % Gewichtung
• Indikatoren 3–5 (xG, xGA, Clean Sheets): Je 12 % Gewichtung
• Indikatoren 6–8 (Taktische Metriken): Je 8 % Gewichtung
• Indikatoren 9–10 (H2H, Quoten): Je 4 % Gewichtung

Schwellenwert für BTTS-Ja: Erreicht die Gesamtpunktzahl 65 % oder mehr, spricht die statistische Analyse für BTTS-Ja. Unter 35 % wird BTTS-Nein wahrscheinlicher. Der Bereich 35–65 % signalisiert statistisches Niemandsland – hier ist Zurückhaltung geboten.

Praktisches Beispiel: Heimteam zeigt 70 % BTTS-Quote (20 Punkte), Auswärtsteam 60 % (20 Punkte), kombinierte xG 3.0 (12 Punkte), durchschnittliche xGA 1.4 (12 Punkte), Clean Sheet Quote unter 25 % beide Teams (12 Punkte). Gesamtscore: 76 % – klare BTTS-Ja-Empfehlung.

Kontextfaktoren und Limitationen

Statistische Indikatoren bilden die Basis, ersetzen aber keine ganzheitliche Analyse. Berücksichtige zusätzlich:

Aktuelle Kadersituation: Verletzungen von Schlüsselspielern (Top-Scorer, Stammtorhüter) können statistische Muster innerhalb weniger Tage entwerten.

Wetterbedingungen: Starker Regen oder Wind reduziert statistisch die durchschnittliche Toranzahl um 15–20 %. Passe deine Schwellenwerte entsprechend an.

Motivation und Spielkontext: Abstiegskämpfe oder Meisterschaftsentscheidungen verändern Risikoverhalten. Teams spielen defensiver in existenziellen Partien – selbst wenn historische Indikatoren offensiven Fußball suggerieren.

Ligaspezifische Unterschiede: Die Premier League zeigt durchschnittlich höhere BTTS-Quoten (ca. 53 %) als die Serie A (ca. 48 %). Passe Benchmark-Werte an Ligacharakteristika an.

Datenquellen und Tools für die Praxis

Für die systematische Erhebung der zehn Indikatoren benötigst du Zugriff auf strukturierte Datenbanken:

Expected Goals (xG/xGA): Plattformen wie Understat, FBref oder Opta liefern detaillierte xG-Metriken auf Spiel- und Saisonebene.

BTTS-Historien und Clean Sheets: Soccerstats oder Flashscore bieten umfangreiche Filter für Team-spezifische Statistiken über frei wählbare Zeiträume.

Quote-Bewegungen: Oddschecker oder Oddsportal dokumentieren historische Quotenverläufe und ermöglichen die Analyse von Line Movements.

Taktische Metriken: Whoscored oder Sofascore liefern detaillierte Event-Daten inklusive Schüsse, Konter und Erste-Halbzeit-Statistiken.

Die manuelle Erhebung für eine Begegnung nimmt initial 15–20 Minuten in Anspruch. Mit zunehmender Routine reduziert sich dieser Aufwand auf unter zehn Minuten pro Spiel.

Praktische Umsetzung: Wöchentliche BTTS-Analyse

Entwickle eine strukturierte Wochenroutine:

Montag: Aktualisiere die Datenbank mit Vorwochenergebnissen. Entferne die ältesten Spiele aus dem Zehn-Spiele-Fenster und integriere neue Ergebnisse.

Mittwoch: Analysiere das kommende Wochenend-Programm. Erstelle eine Shortlist von Begegnungen, bei denen mindestens fünf der zehn Indikatoren positive Signale senden.

Freitag: Detailanalyse der Shortlist-Spiele. Berechne den Gesamt-Score und vergleiche mit aktuellen Quoten.

Samstag (Pre-Match): Finale Überprüfung auf Kadernews und Wetteränderungen. Platziere Wetten nur bei unveränderter Indikatorenlage.

Diese Systematik verhindert impulsive Entscheidungen und stellt sicher, dass jede BTTS-Wette auf aktuellen, vollständigen Daten basiert.

Bankroll-Management für BTTS-Strategien

BTTS-Wetten bewegen sich typischerweise im Quotenbereich 1.60–2.00. Diese moderaten Quoten erfordern eine hohe Trefferquote für Profitabilität:

Break-Even-Berechnung: Bei einer Durchschnittsquote von 1.80 benötigst du eine Trefferquote von 56 % um langfristig profitabel zu sein (100 / 1.80 = 55.6 %).

Unit-Sizing: Setze maximal 2–3 % deiner Bankroll pro BTTS-Wette. Bei einem Score über 75 % kannst du auf 4 % erhöhen – niemals mehr.

Tracking und Adjustierung: Dokumentiere jede Wette inklusive aller zehn Indikatorwerte. Analysiere nach 100 Wetten, welche Indikatoren die höchste Prädiktivkraft zeigen und adjustiere deine Gewichtung entsprechend.

Die Kombination aus statistischer Systematik und diszipliniertem Bankroll-Management hebt BTTS-Wetten von reinen Glücksspielen auf das Niveau quantitativer Strategien. Die zehn vorgestellten Indikatoren bieten dir ein reproduzierbares Framework, das mit jedem analysierten Spiel an Präzision gewinnt.