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TutorialsJanuary 8, 202610 Min. Lesezeit

Over/Under Markets: Predicting Total Goals with Data

Learn how Over/Under markets work and why they are excellent targets for ML models. Includes xG analysis techniques and feature engineering approaches.

OddsFlow

OddsFlow Team

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January 8, 2026
Over/Under Markets: Predicting Total Goals with Data


Warum Totals-Märkte Ihre Aufmerksamkeit Verdienen

Over/Under (Totals) Märkte bieten etwas Einzigartiges: Sie konzentrieren sich auf Tore, nicht auf Gewinner. Das schafft andere Analysemöglichkeiten als 1X2 oder AH Märkte.

Bei OddsFlow finden wir, dass Totals-Daten oft Marktinformationen enthüllen, die in Spielergebnis-Linien nicht sichtbar sind.


Wie Totals-Linien Funktionieren

Die häufigste Linie ist Over/Under 2.5 Tore:

Over 2.5: Wette gewinnt, wenn 3+ Tore insgesamt fallen
Under 2.5: Wette gewinnt, wenn 0, 1 oder 2 Tore fallen

Übliche Linien:


LinieOver Gewinnt WennUnder Gewinnt Wenn




O/U 1.52+ Tore0-1 Tore
O/U 2.53+ Tore0-2 Tore
O/U 3.54+ Tore0-3 Tore


Warum Es Für Modelle Wertvoll Ist

1. Unabhängiges Feature: Totals-Wahrscheinlichkeiten sind nicht direkt damit korreliert, wer gewinnt.

2. xG als Input: Erwartete Tore mappen natürlich auf Totals-Wahrscheinlichkeiten.

3. Liga-Muster: Einige Ligen haben konstant mehr/weniger Tore, was Feature-Möglichkeiten schafft.


Wahrscheinlichkeitsumrechnung

Für Zwei-Wege-Linien:

P(Over) = 1 / Over-Quoten
P(Under) = 1 / Under-Quoten


📖 Verwandt: Wie KI Spiele VorhersagtxG-Analysetechniken

*OddsFlow bietet KI-gestützte Sportanalyse für Bildungs- und Informationszwecke.*

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