Brentford Scanner

1. Jedes Team bekommt seine eigene Angriffs- und Abwehr-Bewertung. Berechnet aus den tatsächlich erzielten und kassierten Toren dieses Teams in seinen eigenen letzten Spielen — nicht aus Sieg/Niederlage, und nicht im Vergleich zu irgendwelchen fremden Teams anderswo. Neuere Spiele zählen mehr als ältere (ein Spiel von vor 6 Monaten zählt nur noch etwa halb so viel wie eines von letzter Woche).

2. Diese beiden Bewertungen ergeben zusammen eine erwartete Anzahl Tore für jede Seite in genau diesem Spiel — dabei wird zusätzlich ein eigener, für die Liga geschätzter Heimvorteil mit einberechnet. Beispiel: Ein angriffsstarkes Team zuhause gegen ein abwehrschwaches Team könnte im Schnitt ~2,8 Tore erzielen; die angriffsschwache Auswärtsmannschaft vielleicht nur ~0,4.

3. Aus den erwarteten Toren wird eine Wahrscheinlichkeit für jedes mögliche Ergebnis (0:0, 1:0, 2:1, …) berechnet — über eine sogenannte Poisson-Verteilung, die Standardmethode, um "wie oft passiert ein eher seltenes Ereignis in einem festen Zeitraum" zu modellieren (Tore in 90 Minuten). Addiert man alle Ergebnisse, bei denen das Heimteam gewinnt, ergibt das die Heimsieg-Wahrscheinlichkeit — genauso für Unentschieden und Auswärtssieg.

4. Das wird mit Pinnacles eigenem Preis verglichen — nachdem deren Marge vorher rausgerechnet wurde (1÷Quote für alle drei Ausgänge addiert sich immer auf etwas mehr als 100 % — dieser Überschuss ist die eingebaute Buchmacher-Marge; teilt man ihn wieder raus, bekommt man, was Pinnacle wirklich glaubt, nicht eine künstlich aufgeblasene Zahl, die kein Modell je fair schlagen könnte). Pinnacle deshalb, weil das der Standard-Referenzbuchmacher unter professionellen Value-Wettern ist — die eigene Marge liegt dort nur bei etwa 2–3 %, gegenüber 6–8 % bei einem typischen "weichen" Buchmacher.

5. Ein Signal erscheint erst, wenn die Modell-Wahrscheinlichkeit mindestens 5 % höher (relativ) ist als Pinnacles eigene, um die Marge bereinigte Wahrscheinlichkeit. Darunter ist es höchstwahrscheinlich nur Rauschen — eine Backtest-Studie von 2026 fand messbaren Gewinn gegen Pinnacles Schlusslinie erst ab einer 5-%-Schwelle, mit Höhepunkt bei etwa 8 %.

1. Each team gets its own attack and defence rating. Estimated from that team's actual goals scored and conceded in its own past matches -- not from win/loss records, and not from comparing it to unrelated teams elsewhere. More recent matches count for more than older ones (a match from 6 months ago counts for about half as much as one from last week).

2. Those two ratings combine into an expected number of goals for each side in this specific match -- factoring in a separately-estimated home-advantage for the league. E.g. a strong-attack team at home against a weak-defence team might be expected to score ~2.8 goals; the away side, weak in attack, might be expected to score ~0.4.

3. Expected goals turn into a probability for every scoreline (0-0, 1-0, 2-1, ...) via a Poisson distribution -- the standard way to model "how many of a fairly rare event happens in a fixed period" (goals in 90 minutes). Summing all the scorelines where the home side wins gives the home-win probability; same for draw and away.

4. That's compared to Pinnacle's own price, with their margin removed first (raw 1÷odds for all three outcomes always adds up to slightly more than 100% -- that excess is the bookmaker's built-in margin; dividing it back out gives what Pinnacle actually believes, not an inflated number no model could ever fairly beat). Pinnacle specifically because it's the standard "sharp" reference book professional value bettors use -- its own margin is only about 2-3%, versus 6-8% at a typical soft book.

5. A signal only appears once the model's probability is at least 5% higher (relative) than Pinnacle's own de-vigged probability. Below that, it's very likely just noise -- a 2026 backtest study found meaningful profit against Pinnacle's closing line only emerges from a 5%+ edge, peaking around 8%.