Daten sammeln – das Fundament

Erstmal: Ohne Daten bist du nur ein Glücksritter im Dunkeln. Das bedeutet, du musst jede Pitch‑Statistik, jede Inning‑Auswertung und jede Wetterlage systematisch sammeln. Scrapen von MLB‑Feeds, CSV‑Downloads von Fangraphs, Open‑Source‑APIs – das sind deine Werkzeuge. Und dabei nicht vergessen, dass Qualität über Quantität siegt. Ein sauberer Datensatz ist wie ein gut eingespieltes Double‑Play: schnell, präzise, tödlich.

Cleaning – der unsichtbare Schritt

Kein Algorithmus kann fehlende Werte korrekt verarbeiten. Fehlende Felder, Ausreißer, unterschiedliche Zeitzonen – alles muss normalisiert werden. Nutze Pandas oder R dplyr, setz dir klare Regeln: Nullwerte mit Median ersetzen oder komplett streichen, je nach Einfluss auf das Modell. Und bitte, bitte, keine dummen Kopien von bereits vorhandenen Tabellen, das vergiftet das Ergebnis.

Modelle bauen – der Kern

Hier kommt dein Know‑how zum Einsatz. Beginne mit einem simplen linearen Regressor, prüfe die Koeffizienten, schau, welche Faktoren wirklich Gewicht haben. Dann steig ein in Gradient Boosting, Random Forests, sogar neuronale Netze, wenn du dich traust. Aber sei kein Fanboy: Jeder Schritt muss messbar sein. Auf MSE, AUC, Log‑Loss achten, nicht nur auf das, was gut klingt.

Feature Engineering – die geheime Zutat

Ein gutes Feature ist wie ein gut gezielter Fastball: es schlägt durch alle Verteidiger. Kombiniere gegnerische ERA mit Home‑Run‑Raten, füge park‑abhängige Faktoren ein, berücksichtige Pitch‑Count‑Müdigkeit. Und vergiss nicht, historische Trends zu gewichten – ein Team, das in den letzten fünf Spielen 15 Runs pro Spiel geklaut hat, ist anders als ein Team, das das nur einmal geschafft hat.

Testen und optimieren

Die Realität ist dein Feld. Nutze Walk‑Forward‑Validation, nicht die klassische K‑Fold, weil Time‑Series nicht zufällig sind. Simuliere Einsätze, rechen deine ROI, prüf die Varianz. Wenn dein Algorithmus plötzlich stark schwankt, liegt das meist an Overfitting – zurück zum Re‑Training, eventuell weniger Features.

Ein kleiner, aber essentieller Hinweis: Setz dir Limits. Kein Algorithmus sollte über 20 % deines Kapitals pro Spiel riskieren. Das bewahrt dich vor dem Crash, wenn ein Starspieler plötzlich ausfällt.

Und hier ist das Wichtigste: Dokumentiere jeden Schritt. Code‑Repos, Notebooks, Kommentare – das verhindert, dass du in ein paar Wochen wieder bei Null anfängst.

Jetzt hast du das Grundgerüst, also schnapp dir die Daten, baue das Modell und…