Akte FC St. Pauli
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Live-Infos für professionelles Portfolio-Management, Trading und Predictions.

Akte St. Pauli — Club-Dossier FC St. Pauli
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Auf einen Blick

Live-Infos für professionelles Portfolio-Management, Trading und Predictions.

Bundesliga-Tabelle

Bundesliga-Tabelle Spieltag 2
# Verein Sp S U N T+ T- Diff Pkt
1 Augsburg 2 2 0 0 7 1 +6 6
2 Freiburg 2 2 0 0 5 1 +4 6
3 BVB 2 2 0 0 5 2 +3 6
4 Elversberg 2 2 0 0 7 5 +2 6
5 Mainz 2 1 1 0 5 0 +5 4
6 Bayern 2 1 1 0 5 1 +4 4
7 Leverkusen 2 1 0 1 6 3 +3 3
8 Leipzig 2 1 0 1 4 3 +1 3
9 Stuttgart 2 1 0 1 5 6 -1 3
10 Werder 2 1 0 1 4 5 -1 3
11 Koeln 2 1 0 1 4 6 -2 3
12 Paderborn 2 0 1 1 0 1 -1 1
13 Eintracht 2 0 1 1 4 7 -3 1
14 Schalke 04 2 0 1 1 0 3 -3 1
15 Union 2 0 1 1 3 7 -4 1
16 Hoffenheim 2 0 0 2 4 6 -2 0
17 Gladbach 2 0 0 2 3 7 -4 0
18 HSV 2 0 0 2 0 7 -7 0

Top-Torschützen

Bundesliga Top-Torschützen Saison 28321

  1. 1
    Younes Ebnoutalib
    Younes Ebnoutalib
    Eintracht · 22
    3 Tore
  2. 2
    Yuito Suzuki
    Yuito Suzuki
    Freiburg · 24
    3 Tore
  3. 3
    Patrik Schick
    Patrik Schick
    Leverkusen · 30
    2 Tore
  4. 4
    Serhou Guirassy
    Serhou Guirassy
    BVB · 30
    2 Tore
  5. 5
    Josha Vagnoman
    Josha Vagnoman
    Stuttgart · 25
    2 Tore
# Spieler Verein Tore
6 Thijs Dallinga Koeln 2
7 Maurice Krattenmacher Elversberg 2
8 David Mokwa Elversberg 2
9 Ridle Baku Leipzig 2
10 Phillip Tietz Mainz 2

Pinnacle Oracle

Form & Momentum

Die Form der letzten fünf Spiele ist der wichtigste Vorlauf-Indikator für kurzfristige Wetten. Ein Team mit drei Siegen in Folge ist signifikant unterbewertet, wenn die Quoten-Bewegung das Momentum noch nicht eingepreist hat. Der Pinnacle Oracle gewichtet diese Form mit etwa 30 Prozent gegenüber Tabellenposition (40 Prozent), Heim/Auswärts-Stats (20 Prozent) und Gegnerstärke (10 Prozent).

Vorlagengeber & Karten-Ranking

Bundesliga Top-Vorlagengeber

  1. 1
    Josip Juranovic
    Josip Juranovic
    Union · 31
    2 Vorlagen
  2. 2
    Vladimír Coufal
    Vladimír Coufal
    Hoffenheim · 34
    2 Vorlagen
  3. 3
    Marco Grüll
    Marco Grüll
    Werder · 28
    2 Vorlagen
  4. 4
    Tidiam Gomis
    Tidiam Gomis
    Leipzig · 20
    2 Vorlagen
  5. 5
    Ismael Saibari
    Ismael Saibari
    Bayern · 25
    2 Vorlagen
# Spieler Verein Vorlagen
6 Miguel Gutiérrez Leverkusen 2
7 Joshua Kimmich  Bayern 2
8 Franck Honorat Gladbach 2
9 Sheraldo Becker Mainz 2
10 Jae-sung Lee Mainz 1

Bundesliga Karten-Ranking (Gelb + Rot×3)

  1. 1
    Ron Schallenberg
    Ron Schallenberg
    Schalke 04 · 27
    0 1
  2. 2
    Samuele Inácio
    Samuele Inácio
    BVB · 18
    0 1
  3. 3
    Phillipp Mwene
    Phillipp Mwene
    Mainz · 32
    2 0
  4. 4
    Ozan Kabak
    Ozan Kabak
    Hoffenheim · 26
    2 0
  5. 5
    Ibrahim Maza
    Ibrahim Maza
    Leverkusen · 20
    2 0
# Spieler Verein G R Total
6 Zeno Van Den Bosch Union 2 0 2
7 Dayot Upamecano Bayern 1 0 1
8 Grischa Prömel Stuttgart 1 0 1
9 Felix Uduokhai Union 1 0 1
10 Amara Condé Elversberg 1 0 1

Statistische Splits BETA

Was bewegt Bayerns Ergebnis wirklich — und was ist Mythos. Bootstrap-Konfidenzintervalle aus 68 Spielen der Kompany-Ära.

Split Gruppe A Gruppe B Δ ppg 95%-CI p-Wert Signifikanz
Heimspiele vs. Auswärtsspiele Heim 0.91 ppg · n=34 Auswärts 0.79 ppg · n=34 +0.12 [-0.44, 0.65] 0.74 ⚪
Gegen Top-6-Gegner vs. Rest der Liga Gegen Top 6 0.79 ppg · n=24 Gegen Rest 0.89 ppg · n=44 -0.09 [-0.67, 0.50] 0.74 ⚪
Mit vs. ohne Nikola Vasilj in der Startelf Mit Nikola Vasilj 0.85 ppg · n=67 Ohne Nikola Vasilj 1.00 ppg · n=1 -0.15 [-0.42, 0.13] 0.31 ⬜
Mit vs. ohne Hauke Wahl in der Startelf Mit Hauke Wahl 0.89 ppg · n=62 Ohne Hauke Wahl 0.50 ppg · n=6 +0.39 [-0.69, 1.11] 0.45 🟡
Mit vs. ohne Eric Smith in der Startelf Mit Eric Smith 0.79 ppg · n=58 Ohne Eric Smith 1.20 ppg · n=10 -0.41 [-1.26, 0.38] 0.35 🟡
Mit vs. ohne Jackson Irvine in der Startelf Mit Jackson Irvine 0.98 ppg · n=47 Ohne Jackson Irvine 0.57 ppg · n=21 +0.41 [-0.13, 0.92] 0.13 🟡
Mit vs. ohne Manolis Saliakas in der Startelf Mit Manolis Saliakas 1.10 ppg · n=38 Ohne Manolis Saliakas 0.53 ppg · n=30 +0.57 [0.05, 1.09] 0.03 🟢
Belastungswoche (nach CL/Länderspielpause) vs. normale Woche Belastungswoche 0.00 ppg · n=0 Normale Woche 0.85 ppg · n=68 -0.85 — — ⬜
Englische Woche (nach CL-Spiel) vs. ohne CL davor Nach CL 0.00 ppg · n=0 Ohne CL 0.85 ppg · n=68 -0.85 — — ⬜
Volle Stärke (0 Ausfälle) vs. 2+ Schlüsselspieler-Ausfälle 0 Ausfälle 1.38 ppg · n=21 2+ Ausfälle 0.79 ppg · n=19 +0.59 [-0.17, 1.33] 0.12 🟡

Lesart: 🟢 statistisch signifikant · 🟡 indikativ (Stichprobe oder Effekt zu klein) · ⚪ kein Effekt nachweisbar · ⬜ ungetestet

ppg = Punkte pro Spiel (3 für Sieg, 1 für Remis, 0 für Niederlage). Δ ppg = Differenz der ppg zwischen den beiden Gruppen. 95%-CI = Bootstrap-Konfidenzintervall (10.000 Resamples). p-Wert < 0,05 = statistisch signifikant bei n ≥ 20.

Methodik: Single-Regime-Analyse (nur Kompany-Ära). xG fehlt im Plan und ist nicht enthalten. Bootstrap-CIs statt parametrischer Tests.
Fehlt im Datensatz: xG, PPDA, Distance Covered

Mythen-Check BETA

Was Fans glauben — und was die Daten sagen. Jeder Mythos wird gegen die echten Match-Daten getestet.

Widerlegt

"Gegen Top-6-Gegner tut sich Bayern schwer"

Gegen Top 6: 0.792 ppg · gegen Rest: 0.886 ppg (Δ -0.094).

Prediction-Relevanz: Top-6-Gegner haben keinen messbaren Sondereffekt.

Ungetestet

"Englische Wochen kosten Punkte"

Indikativ: Nach CL 0 ppg, ohne CL 0.853 ppg.

Prediction-Relevanz: Kein klares Adjustment.

Widerlegt

"Heimspiele sind anders"

Heim: 0.912 ppg · Auswärts: 0.794 ppg (Δ 0.118).

Prediction-Relevanz: Heimvorteil ist nicht überdurchschnittlich.

Was die Daten nicht sagen

Tabelle, Form und Quoten zeigen den Status quo. Sie sagen nichts darüber, ob ein Trainer vor der Entlassung steht, ein Schlüsselspieler verletzt ist oder ein Vorstand intern unter Druck steht. Genau hier setzt die Predictions-Seite an: dort fließen Saisonmärkte (Polymarket), Transfer-Gerüchte und Schedule Strength in die Bewertung ein — Faktoren, die in keiner Standardstatistik auftauchen.

Die Akte FC St. Pauli wiederum liefert den historischen Kontext: Welche Krisen hat der Club schon überstanden, welche nicht. Wer Geld auf Bundesliga-Märkten bewegt, braucht alle drei Ebenen — Hard Stats, Forward Markets und institutionelles Gedächtnis.

Häufige Fragen

Wer ist Torschuetzenkoenig der Bundesliga?
Younes Ebnoutalib (Eintracht) mit 3 Toren in der Saison 28321.

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Die Daten zeigen den Status quo. Was bedeutet das für die Saison?