Der Publikumsstrom auf den Favoriten macht den Markt nicht teurer

Nein, eine starke Ausrichtung auf den Favoriten bedeutet für sich genommen nicht, dass ein Anbieter mehr Geld behält. Der Geldstrom wird erst dann zum möglichen Zusatzvorteil, wenn die Quote die Favoritenseite zugleich ungünstiger bewertet, als ihre tatsächliche Chance rechtfertigt. Die Studie von Jacek P. Dmochowski fand in einem untersuchten Baseballmarkt keinen nachweisbaren Zusatzgewinn durch eine solche Kombination.

Welche Daten hat die Studie untersucht?

Die Studie wertet 1.139 Spiele der Major League Baseball (MLB) vom 31.05. bis 28.08.2026 aus. Betrachtet wurde die „Run Line“: ein Markt mit zwei möglichen Ausgängen und einer festen Vorgabe von 1,5 Runs zugunsten des Favoriten – also der Seite, die als stärker eingeschätzt wird.

Für einen großen nordamerikanischen Anbieter erfasste die Studie stündlich Quoten und Wettanteile in den 24 Stunden vor Spielbeginn. Ein Umsatzanteil ist dabei der Anteil am gesamten Wettumsatz eines Marktes. Die Daten zeigen diese Anteile, nicht die tatsächlich eingesetzten Geldbeträge. Auch den Anbietervorteil beobachteten die Forschenden nicht direkt: Sie rekonstruierten ihn aus den Anteilen.

Favoriten waren beliebt, doch ein Mehrertrag war nicht belegt

Der rekonstruierte Ertrag des Anbieters lag im Mittel bei 5,20 Prozent des Umsatzes je Spiel. Das 95-Prozent-Konfidenzintervall – eine Bandbreite, die bei wiederholten Stichproben den wahren Wert in 95 Prozent der Fälle einschließt – reichte von 0,88 bis 9,35 Prozent. Zum Vergleich: Ein ausgeglichenes Wettbuch hätte laut Studie 4,39 Prozent als Hold einbehalten, also den Anteil, der bei ausgeglichenen Verbindlichkeiten übrig bleibt. Da das Intervall diese 4,39 Prozent einschließt, ließ sich kein zusätzlicher Ertrag über diesen Hold hinaus nachweisen.

Einzelne Spiele erzählen dabei keine verlässliche Geschichte über den Durchschnitt: Die Standardabweichung lag bei 73,8 Prozent des Umsatzes je Spiel. Der Wert schwankte also stark. Die mittlere Marge ist weder ein beobachteter Geldbetrag noch eine Aussage über die Verluste einzelner Kundinnen und Kunden.

Auch die Wettanteile wirkten auf den ersten Blick aufschlussreich: Insgesamt sah es so aus, als entfiele mehr Geld auf die spätere Verliererseite. Doch nach der Aufteilung in Spiele mit Heimfavorit (288 Spiele) und Heimaußenseiter (256 Spiele) verschwand dieser Unterschied. Die Studie nennt das ein Simpson-Paradoxon: Ein Gesamteindruck entsteht durch die Zusammensetzung der Daten, zeigt sich aber nicht als entsprechendes Muster innerhalb der getrennten Gruppen.

Passten die Quoten zu den Ergebnissen?

Kalibrierung bedeutet, dass eine Quote zur beobachteten Häufigkeit passt. Die durchschnittliche Abweichung betrug laut Studie +0,48 Prozentpunkte; das Intervall reichte von −2,42 bis +3,38. Die größte lokale Abweichung lag bei 5,8 Prozentpunkten. Ein kalibriertes Buch hätte bei dieser Stichprobengröße von sich aus Abweichungen bis zu 9,4 Prozentpunkten zeigen können. Der Test ergab p = 0,54. Insgesamt fanden die Forschenden damit keine erkennbare Abweichung von der Kalibrierung. Das beweist jedoch nicht, dass die Preise perfekt waren.

Als Obergrenze bezeichnet die Studie den größten Aufschlag, der noch mit dem beobachteten Ergebnis vereinbar wäre. Für einen rechnerischen Aufschlag zugunsten der beliebten Seite lag diese Obergrenze bei 3,7 Prozentpunkten. Laut Studie wäre jeder solche Punkt 1,35 Prozent des Umsatzes wert. Eigene Rechnung: 1,35 × 3,7 = 4,995, also rund 5,0 Prozentpunkte des Umsatzes. Das ist eine modellbasierte Obergrenze, kein gemessener Aufschlag und kein nachgewiesener Mehrertrag.

Für die Bewertung einer Quote heißt das: Beliebtheit allein reicht nicht aus. Um einen Aufschlag von einem tatsächlichen Anbieterverlust zu unterscheiden, braucht man auch Daten zu den Geldströmen. Fehlen solche Daten, bleibt die Quote als sichtbarer Hinweis – doch sie belegt weder, wie viel Geld auf einer Seite lag, noch wie viel der Anbieter tatsächlich behielt. Für den deutschen Markt sind solche Wettanteile nicht öffentlich einsehbar; eine gleichartige Prüfung ist hier deshalb nicht möglich.

Quellen & Datenstand

Grundlage ist Jacek P. Dmochowskis Studie „The profit-bias identity in sports betting: bookmaker profit as the public’s prediction error“, eingereicht am 06.09.2026. Der untersuchte Datenzeitraum reicht vom 31.05. bis 28.08.2026. Die Arbeit behandelt eine Sportart, einen Markt mit zwei Ausgängen und einen Anbieter. Die Marge wurde aus Umsatzanteilen rekonstruiert, nicht direkt gemessen; abgesehen von einer gesonderten Analyse trifft die Studie keine Kausalaussage. Die Autoreneinordnung lautet: kein Nachweis eines Aufschlags, aber auch kein Beweis für perfekte Preise. Mehr zu unseren Daten und Grenzen sowie zu Marge und Kalibrierung.