VAEP-Fußball-Analytik: Der komplette Leitfaden zur Bewertung jeder Aktion

Stell dir einen Mittelfeldspieler vor, der kaum auf dem Spielbericht auftaucht. Keine Tore, ein paar Vorlagen über die gesamte Saison. Aber schaue genau hin, und er ist derjenige, der unter Druck immer wieder die richtige Entscheidung trifft: die Abfangung, die einen Konter abfängt, den Pass, der eine Viererkette zersplittert, das Tackling am Strafraumrand, das eine Chance im Keim löscht, bevor sie überhaupt beginnt.

Die traditionellen Statistiken ignorieren ihn, und der Wettmarkt tut es oft auch. Doch die Arbeit, die er verrichtet, ist genau die Art von Leistung, die Spiele gewinnt und verliert, und sie ist echte Geld wert für Wettfans, die wissen, wo sie hinschauen müssen.

Dort kommt VAEP (Valuing Actions by Estimating Probabilities) ins Spiel. Anstatt Tore, Vorlagen oder sogar erzielte Tore zu zählen, ordnet es jede Ballaktion eine Zahl zu, basierend darauf, wie stark diese Aktion die Chance auf ein Tor oder ein Gegentor verschiebt. Wenn dir Fußball-Analytik wichtig ist, ist es eine der saubersten Möglichkeiten zu sehen, was das Spielblatt verbirgt.

Unten erklären wir, wie es funktioniert, wie es sich im Vergleich zu xG und xT schlägt und wo wir denken, dass es deine Wetten schärfer machen kann.

VAEP wurde von Forschern an der KU Leuven in Belgien in Zusammenarbeit mit SciSports entwickelt und im 2019 veröffentlichten Paper Actions Speak Louder Than Goals vorgestellt. Die Idee ist wunderbar einfach: Wie stark hat diese eine Aktion das Spiel verändert?

Ein Machine-Learning-Modell analysiert jeden Pass, Tackling, Dribbling, Abwehraktion und Schuss und weist jeder Aktion einen Wert zu, der aus zwei Wahrscheinlichkeiten abgeleitet wird: die Chance, dass das Team innerhalb der nächsten 10 Aktionen trifft, und die Chance, dass es in derselben Zeitspanne ein Tor kassiert. Die Veränderung beider Werte vor und nach der Aktion ist das, was übrig bleibt.

Dieser doppelte Fokus ist es, der VAEP von einfacheren Fußball-Analyse-Metriken abhebt. Er wertet sowohl den offensiven Beitrag (das Erhöhen der eigenen Torchancen) als auch den defensiven Beitrag (das Senken der Gegentor-Chancen) in einer einzigen Zahl. Für Tipper bedeutet das, dass Spieler, deren beste Arbeit nie im Spielbericht auftaucht, ihre Anerkennung erhalten.

Tore und Vorlagen haben eine blinde Flecken, die so groß wie der halbe Platz ist. Ein Verteidiger kann eine Partie dominieren, ohne je den Score zu berühren, und ein Mittelfeldspieler kann das Spiel steuern, ohne dass ein einziger Headline-Stat in seinem Namen steht.

Selbst erwartete Tore, die bekannteste Advanced-Metrik im Sport, bewerten nur Schüsse. Der Innenverteidiger mit fünf entscheidenden Abfängen, der Regisseur, dessen spielöffnende Pässe knapp das Ziel verfehlen, der Flügel, dessen Pressing Fehler nach Fehler erzwingt: Nichts davon wird in xG erfasst.

VAEP bewertet alles, was moderne Event-Daten tracken: Pässe und Flanken, Dribblings und Ballführungen, Tackles und Abfänge, Abwehrt und Ballgewinne, Fouls und Ballverluste, plus die Schüsse und Vorlagen. Die ursprüngliche Forschung argumentierte, dass dies Informationen aufgreift, die konventionelle Spielerstatistiken verfehlen, genau das, warum es so praktisch ist, um blinde Flecken im Markt zu identifizieren. Es ist jedoch immer noch ein Modell mit seinen eigenen Annahmen, daher, wenn du an einem Sportwetten-Modell arbeitest, behandle VAEP als eine von mehreren Eingaben.

Das dahinterliegende Rechenwerk ist ein ziemliches Stück Machine Learning, aber die Grundidee lässt sich leicht im Kopf behalten.

Zwei Gradient-Boosted-Classifier, die auf historischen Matchdaten trainiert wurden, machen die Arbeit. Der eine sagt voraus, wie hoch die Chance auf ein Tor in den nächsten 10 Aktionen ist; der andere sagt voraus, wie hoch die Chance auf ein Gegentor im selben Zeitraum ist. Das Modell schaut sich die drei letzten Aktionen an, um den Kontext zu verstehen, und greift dabei auf Dutzende Variablen zurück: Art, Ergebnis und Körperteil der Aktion, Start- und Endpunkt, Distanz und Winkel zum Tor, aktueller Stand und verbleibende Zeit, Heim oder Auswärts, und (sofern der Datenanbieter sie liefert) Extras wie Ballbesitzkontrolle und Pressing der Verteidiger.

Die Summe selbst ist simpel:

V(Aktion) = Veränderung der Torschance - Veränderung der Gegentorschance

Ein Rückgang der Gegentorschance ist eine negative Veränderung, daher bringt sie Mehrwert.

Hier ist ein illustratives Beispiel, mit gerundeten Zahlen zu Lernzwecken und nicht mit Zahlen aus einem veröffentlichten Modell. Ein Mittelfeldspieler spielt einen progressiven Pass vom Mittelkreis bis zum Rand des Strafraums des Gegners. Die Chance auf ein Tor kurz darauf lag bei rund 0,6 %, solange der Ball in einer sicheren Zone lag, und liegt bei rund 5 %, jetzt wo er sich in einer gefährlichen Zone befindet, wobei sich die Chance auf ein Gegentor kaum geändert hat. Das ergibt eine VAEP von rund +0,04 für einen einzelnen Pass. Eine Aktion, die die Torschance um 0,05 erhöht und die Gegentorschance um 0,01 senkt, ergibt 0,05 - (-0,01) = +0,06.

Dass man Beiträge, die früher unsichtbar waren, nun in eine Zahl fassen kann, ist genau das, was VAEP so nützlich macht, um Marktineffizienzen zu erkennen.

VAEP ist nicht die einzige Methode, um Ballbesitz einen Wert beizumessen. Es gibt mehrere Frameworks, die eine ähnliche Aufgabe erfüllen, und zu wissen, wie sie sich unterscheiden, hilft dir, das richtige Werkzeug für die Frage zu wählen, die du stellst.

Diese Frameworks stimmen in der Regel im Großen und Ganzen überein und unterscheiden sich bei individuellen Aktionen und darin, wie viel Kontext sie berücksichtigen. Deshalb schlägt es, sie nebeneinander zu vergleichen, einem einzigen Modell zu wählen und die anderen zu ignorieren. Die Visitenkarte von VAEP ist, dass es die defensive Seite des Spiels belohnt und nicht nur den Fortschritt nach vorne.

Für einen näheren Blick auf das einfachste der Gruppe lies unseren Leitfaden zu Expected Threat (xT) in der Fußball-Analyse. Für die komplette Rundreise, siehe unseren Leitfaden zu Ballbesitz-Wertmodellen in der Fußball-Analyse.

Der praktische Nutzen von VAEP für die Sportwetten-Analyse lässt sich auf eine einzige Sache reduzieren: Es zeigt dir, was die Standardstatistiken nicht zeigen.

Tore und Assists bewerten Spieler, deren Arbeit in der Spielaufbau, defensiven Aktionen und im Pressing liegt, zu gering, und VAEP versucht genau das zu messen. Ein Spieler mit einem starken VAEP-Wert pro 90 Minuten, aber moderaten Tor- und Assistzahlen, ist ein Kandidat für eine genauere Betrachtung, besonders wenn der Markt ihn aufgrund seines Rufes oder einer jüngeren Torserie bewertet. Vergewissere dich jedoch zuerst, dass die Zahl auf einer vollständigen Saison an Einsatzminuten basiert. Ein heißer Monat kann dich in die Irre führen.

Was sagt die Evidenz? Die ursprüngliche Forschung und spätere akademische Arbeiten berichten, dass das Framework Spieler identifiziert, deren Beitrag durch traditionelle Statistiken unterbewertet wird, und dass Possessionswert-Modelle einige prognostische Informationen jenseits von xG liefern können. Wie groß dieser Gewinn ist, hängt von den Daten und dem Test ab, also prüfe jede behauptete Überlegenheit auf deinem eigenen Datensatz, bevor du Geld darauf wettmachst.

Die Vorvorlage

Ein Steilball bricht die Abwehr auf und bereitet einem Mitspieler den Weg, der dann quer für den Treffer ablegt. Die klassischen Statistiken schreiben nur dem letzten Pass die Verdienstpunkte zu. VAEP gibt dem Steilball ebenfalls seinen Anteil, weil er den Ball in eine gefährliche Zone gebracht und die Torschancen des Teams erhöht hat. (Das ist eine Illustration der Logik, kein konkreter Spielverlauf.) Wer auf Spielerwetten schaut, findet damit die Schöpfer hinter den Schöpfern.

Das riskante Rückpass

Ein Verteidiger spielt einen kurzen Rückpass in der Nähe des eigenen Tores. VAEP kann diesen Pass negativ bewerten: Der Ball hat sich vom gegnerischen Tor entfernt, und Ballbesitz in einer gefährlichen Zone kann die Wahrscheinlichkeit eines Gegentors erhöhen. Erkennst du ein Team, das das ständig tut, hast du einen Kandidaten für den Markt auf Tore und Tore ohne Gegentor gefunden.

Der entscheidende Tackling

Ein Tackling am Strafraumrand wird hoch bewertet, weil es die Torschancen des Gegners reduziert und den Ball zurückgewinnt. So findest du Verteidiger, deren Wert über das hinausgeht, was Tore ohne Gegentor und gewonnene Tacklings verraten.

Die gescheiterte, aber nützliche Aktion

Ein Flankepass verfehlt sein Ziel, aber die Abwehraktion landet bei einem Mitspieler in einer besseren Position. Modelle zur Ballbesitzwertigkeit können dieser Abfolge einen kleinen positiven Wert zuordnen, weil der Ball innerhalb eines kurzen Zeitfensters an einem besseren Ort landete. Das ist ein praktischer Blick auf Teams, die viel kreieren, aber wenig abschließen.

Unterbewertete Teams suchen. Schaut euch nach Mannschaften um, die eine hohe aggregierte VAEP aufweisen, aber eine schlechte Torausbeute haben. Es ist gut möglich, dass sie öfter Torgefahr erzeugen, als ihre Tore vermuten lassen, und dass eine positive Regression auf sie zukommt. Das ist besonders bei Langfristwetten wie Totalearpunkten oder Abstiegskämpfen entscheidend.

In ein Matchmodell einbauen. Gebt die teambezogene VAEP als zusätzliche Eingabe neben dem xG-Wert ein und testet, ob sie die Vorhersagen außerhalb der Stichprobe tatsächlich verbessert, bevor ihr darauf verlasst. Die Gewinne sind in der Regel eher moderat und hängen stark vom jeweiligen Modell und den Daten ab.

Live-Signale mit Vorsicht betrachten. Ein Team, das über eine längere Phase hinweg wertvolle Ballbesitze ohne Torerfolg aufrechterhält, könnte ein Tor fällig sein. Doch In-Play-Signale sind oft verrauscht und Datenfeeds nicht immer zuverlässig. Japan führte im WM-Spiel 2018 gegen Belgien mit 2:0, verlor am Ende aber mit 2:3 – ein guter Reminder dafür, wie schnell sich ein Spiel drehen kann. Unser kompletter Guide zu Live-Wetten geht tiefer auf die In-Play-Seite ein.

Spielerwetten im Blick behalten. Spieler mit hoher VAEP sind häufiger in gefährlichen Situationen involviert, was sich in Torschüssen, Ballannahmen im gegnerischen Strafraum und Pässen in die letzte Linie niederschlagen kann. Für mehr zu diesen Märkten, schaut euch unseren Guide zu Spieler-Schussmärkten an.

Transfers beobachten. Ein Verein, der einen unterbewerteten Spieler mit hoher VAEP verpflichtet, könnte die Erwartungen übertreffen, während ein Verein, der seinen VAEP-Anführer verliert, abfallen könnte, selbst wenn der Abwandernde nie ein besonders torgefährlicher Spieler war.

Risikoprofil und Spielstil analysieren. Teams, die voller Spieler sind, die wertvolle, aber riskante Aktionen anstreben, neigen zu mehr Volatilität, was für Over/Under- und Handicapmärkte nützlich ist. Mannschaften, die ihren Wert hauptsächlich in den Außenbereichen generieren, haben es oft schwer gegen kompakt verteidigende Gegner, während Teams mit starkem defensivem VAEP bessere Außenseiter sein können, als die traditionellen Statistiken vermuten lassen.

Keine Metrik ist perfekt, und zu wissen, wo die Grenzen von VAEP liegen, macht es nützlicher, nicht weniger.

Es erfasst nur, was mit dem Ball passiert. Bewegung ohne Ball, Positionierung, Pressing ohne Körperkontakt und die defensive Formation sind unsichtbar, sodass der Stürmer, dessen Lauf zwei Verteidiger aus der Position zieht, keinen Kredit für den Raum erhält, den er schafft. Es stützt sich auch auf Eventdaten: verschiedene Anbieter können für denselben Spiel unterschiedliche Werte liefern, und nicht jede Liga hat eine detaillierte Abdeckung.

Individuelle Werte sind schwer in einfacher Sprache zu erklären, daher sollte man eher auf die aggregierten Muster achten als auf einzelne Aktionen. Von Spiel zu Spiel ist VAEP nur moderat stabil. Schüsse erhalten hohe Werte, sind aber selten und verrauscht, weshalb einige Analyste sie aus aggregierten Bewertungen herausnehmen. Und Spieler bei stärkeren Teams neigen dazu, positive VAEP-Werte zu sammeln, einfach weil ihre Mannschaften mehr Zeit in günstigen Spielphasen verbringen, daher sollte man Äpfel mit Äpfeln vergleichen.

Wenn man VAEP und xG vergleicht, liegt der entscheidende Unterschied im Umfang. Expected Goals misst die Qualität der Torschüsse, also die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schuss zum Tor wird. VAEP misst den Wert einer Aktion: Wie jede Aktion, nicht nur ein Torschuss, die Wahrscheinlichkeit eines Tors oder Gegentors beeinflusst.

Unsere Meinung ist, dass man keine Wahl treffen muss. xG sagt dir etwas über die Qualität der Chancen und die Abschlussstärke, VAEP sagt dir etwas über den Gesamtwert einer Leistung, und zusammen geben dir die beiden ein viel vollständigeres Bild als jeder für sich allein.

• Nutze die VAEP pro 90 Minuten, um unterbewertete Spieler zu finden. Prüfe zuerst den Stichprobenumfang: Es braucht die Spielminuten einer ganzen Saison, nicht nur eine gute Phase.
• Verbinde die Team-VAEP mit xG, statt sie zu ersetzen. Wenn die beiden Metriken im Widerspruch zu den Ergebnissen stehen, hast du einen Team gefunden, das eine zweite Prüfung wert ist.
• Suche nach Teams mit hoher VAEP und niedriger Torausbeute in Langfristmärkten. In den Märkten für Gesamtpunktesummen und Abstiegskämpfe hat die positive Regression genug Zeit, sich zu zeigen.
• Teste jedes VAEP-basierte Modell Out-of-Sample, bevor du echtes Geld darauf setzt.
• Halte Live-Einsätze klein. In-Play-Signale sind verrauscht und Datenfeeds können verzögert sein.
• Kennt die Grenzen: Nur Ballaktionen, abhängig vom Datenanbieter und nicht sehr stabil von Spiel zu Spiel.

Wenn man VAEP sorgfältig anwendet, hilft sie dir, bessere Fragen zu Spielern und Teams zu stellen – genau dort beginnen die Fußball-Wetten-Strategien, die funktionieren. Was auch immer du wählst: Bestimme deinen Einsatz vor dem Anpfiff und halte dich daran.

• Besitzwertmodelle: Fußball-Analyse-Guide für 2026
• Expected Threat (xT) im Fußball: Der komplette Analyse-Guide
• Wie man ein Sportwetten-Modell aufbaut: Der komplette Guide
• Live-Betting erklärt: Der komplette In-Play-Betting-Guide 2026

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