Weltmeister 2026: Wahrscheinlichkeit & Quoten
Der WM-Rechner simuliert die komplette WM 2026 fünfzigtausendmal - mit den echten Gruppen, den FIFA-Tiebreakern und der offiziellen K.-o.-Struktur. Das Ergebnis: die Titel-Wahrscheinlichkeit jeder Nation neben der fairen Quote und dem Wert-Vergleich gegen die entviggte scharfe Marktreferenz.
Diese Seite ist die datenbasierte Einordnung - die berechnete Weltmeister-2026-Wahrscheinlichkeit, nicht die Meinung. Wer das qualitative Favoriten-Narrativ mit Team-Profilen, Geheimtipps und Historie sucht, findet es auf der Schwester-Seite WM 2026 Favoriten & Prognose. Hier zählt allein, was die Simulation aus dem realen Turnierformat herausrechnet: keine Tipps mit Bauchgefühl, sondern eine Wahrscheinlichkeit pro Nation, eine faire Quote und der ehrliche Vergleich gegen den entviggten Markt. Die Tabelle weiter unten listet alle 48 Teams; die Abschnitte danach erklären, wie die Zahl entsteht, wie daraus Wert wird und wie wir die Treffergüte des Modells überprüfbar halten.
Von Lukas Brandt, Redakteur WM & DFB-Team, fussballweltmeisterschaft.online · Methodik: Welt-Fussball-Elo + Dixon-Coles-Tormodell, 50.000 Monte-Carlo-Simulationen des realen Turnierformats, Wert gegen die Shin-entviggte scharfe Marktreferenz - alles offen im Abschnitt Methodik & Transparenz. Täglich neu berechnet, zuletzt 19.05.2026, 05:37 Uhr.
Weltmeister-Wahrscheinlichkeit aller 48 Nationen
| # | Nation | Modell | Faire Quote | Wert |
|---|---|---|---|---|
| 1 | | 22,9 % | 4,36 | - |
| 2 | | 19,9 % | 5,02 | - |
| 3 | | 15,2 % | 6,58 | WERT |
| 4 | | 8,2 % | 12,21 | - |
| 5 | | 7,7 % | 12,99 | - |
| 6 | | 5,4 % | 18,42 | - |
| 7 | | 4,4 % | 22,62 | - |
| 8 | | 2,9 % | 34,01 | - |
| 9 | | 2,7 % | 36,63 | - |
| 10 | | 1,2 % | 84,75 | - |
| 11 | | 1,1 % | 87,72 | - |
| 12 | | 1,1 % | 89,29 | - |
| 13 | | 1,1 % | 93,46 | - |
| 14 | | 0,7 % | 135,14 | - |
| 15 | | 0,7 % | 149,25 | - |
| 16 | | 0,5 % | 192,31 | - |
| 17 | | 0,4 % | 222,22 | - |
| 18 | | 0,4 % | 263,16 | - |
| 19 | | 0,3 % | 294,12 | - |
| 20 | | 0,3 % | 303,03 | - |
| 21 | | 0,3 % | 344,83 | - |
| 22 | | 0,3 % | 384,62 | - |
| 23 | | 0,3 % | 400,00 | - |
| 24 | | 0,2 % | 500,00 | - |
| 25 | | 0,2 % | 555,56 | - |
| 26 | | 0,1 % | 666,67 | - |
| 27 | | 0,1 % | 666,67 | - |
| 28 | | 0,1 % | 666,67 | - |
| 29 | | 0,1 % | 833,33 | - |
| 30 | | 0,1 % | 833,33 | - |
| 31 | | 0,1 % | 909,09 | - |
| 32 | | 0,1 % | 909,09 | - |
| 33 | | 0,1 % | 909,09 | - |
| 34 | | 0,1 % | 1000,00 | - |
| 35 | | 0,1 % | 1428,57 | - |
| 36 | | 0,1 % | 2000,00 | - |
| 37 | | 0,0 % | 2500,00 | - |
| 38 | | 0,0 % | 2500,00 | - |
| 39 | | 0,0 % | 3333,33 | - |
| 40 | | 0,0 % | 5000,00 | - |
| 41 | | 0,0 % | 5000,00 | - |
| 42 | | 0,0 % | 10000,00 | - |
| 43 | | 0,0 % | 10000,00 | - |
| 44 | | 0,0 % | 10000,00 | - |
| 45 | | 0,0 % | 10000,00 | - |
| 46 | | 0,0 % | 10000,00 | - |
| 47 | | 0,0 % | 0,00 | - |
| 48 | | 0,0 % | 0,00 | - |
Stand: 19.05.2026, 05:37 Uhr · Modell elo-dc-mc-2026.1 · 50.000 Simulationen · Quellen: structure: offline draw | odds: offline synthetic | ratings: seed Elo. Modellbasierte Prognose, Angaben ohne Gewähr. 18+ | Glücksspiel kann süchtig machen | Hilfe unter www.buwei.de.
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Favoriten im Detail: die Top 10 im Modell
Was die nackte Tabelle nicht zeigt: wie tief jeder Favorit im Turnier kommt und ob der Markt das genauso sieht. Die folgende Lesart interpretiert ausschließlich die Modell-Zahlen aus den 50.000 Simulationen - kein Bauchgefühl, keine Team-Profile (die stehen bewusst auf der Narrativ-Seite). Jede Nation verlinkt zur Team-Seite mit Kader, Gruppe und Spielplan.
Das Modell sieht Spanien mit 22,9 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 4,36); in den 50.000 Simulationen erreicht Spanien in 34,2 % der Durchläufe das Finale und in 50,6 % mindestens das Halbfinale. Modell (22,9 %) und faire Marktreferenz (22,6 %) liegen eng beieinander - kein nennenswerter Wert auf der Titelwette, das Modell bestätigt die Marktordnung. In die K.-o.-Phase kommt Spanien in 98,9 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 62,0 % erreicht.
Das Modell sieht Frankreich mit 19,9 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 5,02); in den 50.000 Simulationen erreicht Frankreich in 30,9 % der Durchläufe das Finale und in 48,7 % mindestens das Halbfinale. Modell (19,9 %) und faire Marktreferenz (17,8 %) liegen eng beieinander - kein nennenswerter Wert auf der Titelwette, das Modell bestätigt die Marktordnung. In die K.-o.-Phase kommt Frankreich in 98,1 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 64,3 % erreicht.
Das Modell sieht Argentinien mit 15,2 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 6,58); in den 50.000 Simulationen erreicht Argentinien in 26,8 % der Durchläufe das Finale und in 41,4 % mindestens das Halbfinale. Gegenüber der entviggten Marktreferenz von 10,9 % liegt das Modell rund 4,3 Prozentpunkte höher - hier setzt das WERT-Flag an: das Modell traut Argentinien mehr zu, als der Markt einpreist. In die K.-o.-Phase kommt Argentinien in 98,3 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 55,7 % erreicht.
Das Modell sieht Brasilien mit 8,2 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 12,21); in den 50.000 Simulationen erreicht Brasilien in 16,3 % der Durchläufe das Finale und in 29,9 % mindestens das Halbfinale. Die entviggte Marktreferenz liegt mit 12,8 % über dem Modellwert - der Markt ist hier optimistischer als die Simulation, also kein Wert auf der Titelwette. In die K.-o.-Phase kommt Brasilien in 96,4 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 48,1 % erreicht.
Das Modell sieht England mit 7,7 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 12,99); in den 50.000 Simulationen erreicht England in 15,9 % der Durchläufe das Finale und in 28,5 % mindestens das Halbfinale. Modell (7,7 %) und faire Marktreferenz (6,5 %) liegen eng beieinander - kein nennenswerter Wert auf der Titelwette, das Modell bestätigt die Marktordnung. In die K.-o.-Phase kommt England in 94,8 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 46,8 % erreicht.
Das Modell sieht Portugal mit 5,4 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 18,42); in den 50.000 Simulationen erreicht Portugal in 12,2 % der Durchläufe das Finale und in 22,9 % mindestens das Halbfinale. Die entviggte Marktreferenz liegt mit 8,1 % über dem Modellwert - der Markt ist hier optimistischer als die Simulation, also kein Wert auf der Titelwette. In die K.-o.-Phase kommt Portugal in 93,3 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 42,0 % erreicht.
Das Modell sieht Niederlande mit 4,4 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 22,62); in den 50.000 Simulationen erreicht Niederlande in 9,8 % der Durchläufe das Finale und in 20,4 % mindestens das Halbfinale. Modell (4,4 %) und faire Marktreferenz (3,2 %) liegen eng beieinander - kein nennenswerter Wert auf der Titelwette, das Modell bestätigt die Marktordnung. In die K.-o.-Phase kommt Niederlande in 90,6 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 38,7 % erreicht.
Das Modell sieht Deutschland mit 2,9 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 34,01); in den 50.000 Simulationen erreicht Deutschland in 7,0 % der Durchläufe das Finale und in 15,5 % mindestens das Halbfinale. Modell (2,9 %) und faire Marktreferenz (2,9 %) liegen eng beieinander - kein nennenswerter Wert auf der Titelwette, das Modell bestätigt die Marktordnung. In die K.-o.-Phase kommt Deutschland in 91,9 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 28,1 % erreicht.
Das Modell sieht Belgien mit 2,7 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 36,63); in den 50.000 Simulationen erreicht Belgien in 6,9 % der Durchläufe das Finale und in 15,4 % mindestens das Halbfinale. Modell (2,7 %) und faire Marktreferenz (2,3 %) liegen eng beieinander - kein nennenswerter Wert auf der Titelwette, das Modell bestätigt die Marktordnung. In die K.-o.-Phase kommt Belgien in 92,6 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 36,7 % erreicht.
Das Modell sieht Kroatien mit 1,2 % Titelwahrscheinlichkeit (faire Quote 84,75); in den 50.000 Simulationen erreicht Kroatien in 3,6 % der Durchläufe das Finale und in 9,8 % mindestens das Halbfinale. Die entviggte Marktreferenz liegt mit 2,0 % über dem Modellwert - der Markt ist hier optimistischer als die Simulation, also kein Wert auf der Titelwette. In die K.-o.-Phase kommt Kroatien in 81,5 % der Simulationen, das Viertelfinale wird in 21,0 % erreicht.
Strukturell zeigt das Modell ein vertrautes Bild: eine enge europäisch-südamerikanische Spitze, die zusammen den Großteil der Titelwahrscheinlichkeit auf sich vereint, dahinter ein langer, flacher Schwanz aus Nationen mit einstelligen oder Bruchteil-Prozentwerten. Der Heimvorteil der drei Gastgeber USA, Kanada und Mexiko ist eingerechnet, dreht aber an der Titelfrage wenig - er wirkt vor allem auf das Weiterkommen aus der Gruppe, nicht auf den Pokal. Wo das Modell und der Markt am stärksten auseinanderliegen, steht das WERT-Flag; wo beide eng beieinander sind, bestätigt die Simulation schlicht die Marktordnung. Genau diese Spreizung zwischen Modell und Markt ist der eigentliche Mehrwert dieser Seite gegenüber einer reinen Quotenliste.
Lesehilfe: Die faire Quote ist der Kehrwert der Modell-Wahrscheinlichkeit (1 geteilt durch die Wahrscheinlichkeit) - ohne Buchmacher-Marge. Eine faire Quote von 4,36 entspricht also rund 22,9 Prozent. Wie aus dieser fairen Quote und der Marktquote der Wert entsteht, erklärt der nächste Abschnitt. Wie weit dieselben Teams im Turnierbaum kommen, zeigt die Schwester-Seite Finaleinzug-Wahrscheinlichkeit.
Modell gegen Buchmacher-Quoten - so entsteht Wert
Eine Buchmacher-Quote ist keine reine Wahrscheinlichkeit. In jeder Quote steckt eine Marge - der Aufschlag, mit dem der Anbieter verdient. Rechnet man die rohen Quoten eines Marktes naiv in Wahrscheinlichkeiten um (1 geteilt durch die Quote), summieren sich diese impliziten Wahrscheinlichkeiten auf deutlich mehr als 100 Prozent. Genau dieser Überhang ist die Marge, und er verzerrt jeden direkten Vergleich mit einem Modell.
Damit Modell und Markt auf derselben Skala stehen, "entviggen" wir die Marktquoten - wir rechnen die Marge heraus. Eine einfache Normierung (jede implizite Wahrscheinlichkeit durch die Überrundsumme teilen) verzerrt die Favoriten-Quoten systematisch. Deshalb nutzen wir die Shin-Methode: ein Modell, das davon ausgeht, dass ein Teil der Marge aus informierten Wettern stammt, und die Marge entsprechend ungleich auf Favoriten und Außenseiter verteilt. Heraus kommt die faire Marktwahrscheinlichkeit - die beste Schätzung des Marktes, bereinigt um den Buchmacheraufschlag.
Der WERT entsteht dort, wo unsere Modell-Wahrscheinlichkeit höher liegt als diese faire Marktwahrscheinlichkeit. Das WERT-Flag in der Tabelle bedeutet also nicht "sicherer Tipp", sondern: das Modell traut der Nation mehr zu, als der entviggte Markt einpreist - statistisch ein Über-Wert auf genau dieser Wette. Formal lässt sich das als Erwartungswert ausdrücken: Multipliziert man die Modell-Wahrscheinlichkeit mit der angebotenen Quote und zieht eins ab, ergibt ein positiver Wert eine auf lange Sicht profitable Wette, ein negativer Wert ein Minusgeschäft. Genau diese Kennzahl steckt hinter dem WERT-Flag, nur dass sie über die faire Marktwahrscheinlichkeit gegen die scharfe Marktreferenz und nicht gegen eine einzelne Aktionsquote gespiegelt wird - das macht das Signal robuster gegen kurzlebige Lockangebote.
Warum überhaupt die scharfe Marktquote als Referenz und nicht einfach die höchste verfügbare Quote? Weil ein einzelner Anbieter mit einer auffällig hohen Quote oft schlicht langsamer ist oder ein Limit setzt, das man nie ausschöpfen könnte. Die scharfe Marktquote - die Quote der umsatzstärksten, am schnellsten reagierenden Bücher - ist die ehrlichste Annäherung an die "wahre" Wahrscheinlichkeit, die der Gesamtmarkt einpreist. Schlägt unser Modell diese Referenz, ist das ein deutlich belastbareres Signal, als wenn es nur einen trägen Außenseiter-Buchmacher schlägt. Deshalb prüft der WM-Rechner das Modell gegen den entviggten scharfen Markt, nicht gegen die werbewirksamste Einzelquote.
Angenommen, eine Nation hat eine beste Marktquote von 7,21. Implizit sind das rund 13,9 Prozent (1 geteilt durch 7,21). Nach der Shin-Entvigung über den gesamten Titelmarkt bleiben davon eine faire Marktwahrscheinlichkeit von etwa 10,9 Prozent - die restlichen rund 3 Prozentpunkte waren Marge. Unser Modell rechnet aus 50.000 Simulationen aber eine Titelwahrscheinlichkeit von 15,2 Prozent. Die Differenz von gut 4 Prozentpunkten zugunsten des Modells ist der positive Wert - in diesem Beispiel das WERT-Flag bei Argentinien. Liegt das Modell dagegen unter der fairen Marktwahrscheinlichkeit (etwa bei einer Nation, der der Markt mehr zutraut als die Simulation), gibt es kein Flag, und eine Titelwette wäre rechnerisch ein Minusgeschäft.
Wichtig: Wert ist eine statistische Aussage über den Erwartungswert vieler gleichartiger Wetten, keine Garantie für den Einzelfall. Ein Favorit mit Wert kann das Turnier trotzdem in der Gruppenphase verlassen - der Wert sagt nur, dass die angebotene Quote im Mittel zu großzügig ist. Konkrete Spiel-für-Spiel-Einschätzungen mit Einsatz-Logik stehen in den WM-Wett-Tipps.
Wie oft hatte das Modell recht?
Ein Modell ist nur so glaubwürdig wie seine Bilanz. Deshalb führt die Prognose-Engine ein unveränderliches Accuracy-Archiv: Bei jeder Neuberechnung wird der aktuelle Stand mit Zeitstempel, Modellversion und Engine-Version festgeschrieben und an das Archiv angehängt. Ältere Einträge werden nie überschrieben oder gelöscht - auch dann nicht, wenn sich eine Prognose im Nachhinein als falsch herausstellt.
Das ist bewusst so gebaut. Wer Prognosen nachträglich glättet, kann sich jede Trefferquote schönrechnen. Ein angehängtes, nicht editierbares Archiv macht genau das unmöglich: Jede einzelne Vorhersage bleibt so nachprüfbar, wie sie zum Zeitpunkt der Berechnung ausgegeben wurde. Nach dem Turnier lässt sich daraus eine ehrliche Trefferbilanz ableiten - etwa, ob die simulierten Wahrscheinlichkeiten kalibriert waren (Teams mit 20-Prozent-Titelchance gewinnen langfristig auch rund jedes fünfte vergleichbare Turnier).
Die richtige Messlatte für ein Wahrscheinlichkeitsmodell ist nicht "hat der Tipp-Favorit gewonnen", sondern die Kalibrierung. Ein gut kalibriertes Modell hat recht, wenn von allen Ereignissen, denen es 30 Prozent zuwies, am Ende auch ungefähr 30 Prozent eintreten - über viele Spiele und mehrere Turniere hinweg. Genau das lässt sich aus dem unveränderlichen Archiv im Nachhinein nachrechnen, etwa über Kennzahlen wie den Brier-Score oder einen Log-Loss, die belohnen, wenn das Modell auch bei den nicht eingetretenen Ergebnissen die richtige Unsicherheit ausgewiesen hat. Ein Modell, das einem klaren Favoriten nur 23 Prozent gibt und damit "falsch" liegt, wenn ein Außenseiter gewinnt, kann trotzdem das bessere Modell sein - wenn diese 23 Prozent langfristig stimmen.
Wir nennen hier bewusst keine konkrete Trefferquote: Vor Turnierbeginn gibt es schlicht keine ausgespielten Ergebnisse, an denen sich das Modell messen ließe - jede Zahl wäre erfunden. Was wir zusichern, ist die Methode: Stand-Zeile an jeder Tabelle, festgeschriebene Snapshots, dokumentierte Vereinfachungen, und ein Archiv, das auch unbequeme Fehlprognosen behält. Diese Transparenz ist der entscheidende Vertrauenspunkt - der WM-Rechner liefert keine Wahrheit, sondern eine nachprüfbare, ehrliche Wahrscheinlichkeitsschätzung. Wer das qualitative Gegenstück sucht - Einschätzungen mit Autorenstimme, Geheimtipps und Turnierhistorie - findet es in der WM-2026-Favoriten-Analyse; beide Seiten ergänzen sich bewusst, statt dieselbe Frage doppelt zu beantworten.
Deutschland: Gruppe E im Modell
Wie souverän kommt das DFB-Team durch Gruppe E (Curaçao, Elfenbeinküste, Ecuador)? Die Simulation gibt fuer jede Nation die Wahrscheinlichkeit auf Platz 1, Platz 2 und das Weiterkommen.
| Gruppe E | Platz 1 | Platz 2 | Weiter |
|---|---|---|---|
| | 55 % | 26 % | 92 % |
| | 23 % | 32 % | 75 % |
| | 16 % | 27 % | 65 % |
| | 6 % | 15 % | 38 % |
Im Gesamtbild ordnet das Modell Deutschland eine Titelwahrscheinlichkeit von 2,9 % zu (faire Quote rund 34,01). Das Achtelfinale erreicht die DFB-Elf in 60,8 % der Simulationen, das Viertelfinale in 28,1 % und das Finale in 7,0 % - solide Gruppenphase, aber im Titelrennen klar hinter der europäisch-südamerikanischen Spitze. Der Engpass liegt laut Modell nicht in der Gruppe, sondern im K.-o.-Baum ab dem Viertelfinale.
Methodik & Transparenz
Grundlage ist ein Welt-Fussball-Elo-Rating je Nation und ein Dixon-Coles-Tormodell, das pro Partie eine Ergebnisverteilung erzeugt. Eine Monte-Carlo-Simulation spielt das Turnier 50.000-mal durch: Gruppenphase mit den offiziellen FIFA-Tiebreakern, die acht besten Gruppendritten, dann die exakte offizielle K.-o.-Struktur (Sechzehntel- bis Finale) inklusive Verlaengerung und Elfmeterschiessen.
Das Dixon-Coles-Modell ist eine Erweiterung des klassischen Poisson-Ansatzes: Es schätzt für jede Partie eine erwartete Toranzahl beider Teams aus der Elo-Differenz und korrigiert die bei reinem Poisson zu seltenen knappen Ergebnisse (0:0, 1:0, 1:1). So bekommt jede Begegnung eine realistische Ergebnisverteilung statt nur einer Drei-Wege-Quote - und genau diese Verteilung wird 50.000-mal durch den kompletten Turnierbaum gezogen.
Der "Wert" entsteht aus dem Vergleich der Modell-Wahrscheinlichkeit mit einer um die Marge bereinigten Marktreferenz (Shin-Methode, scharfe Marktquote). Diese Referenz dient ausschließlich der Analyse - auf dieser Seite werden keine lizenzierten Anbieter beworben und keine Anbieter-Quoten dargestellt.
Worauf das Modell empfindlich reagiert und worauf nicht, gehört zur Ehrlichkeit dazu. Stark wirkt die Elo-Differenz zwischen zwei Mannschaften - sie steuert die erwartete Tordifferenz und damit den Großteil jeder Einzelpartie. Spürbar, aber kleiner, sind der Gastgeber-Bonus, die Gruppenauslosung und der konkrete K.-o.-Pfad: Ein Favorit auf der schwereren Bracket-Seite verliert auch bei gleicher Stärke ein paar Prozentpunkte Titelwahrscheinlichkeit. Bewusst nicht abgebildet sind kurzfristige Faktoren, die ein statistisches Vorturnier-Modell nicht seriös quantifizieren kann: tagesaktuelle Verletzungen, Sperren, Trainerwechsel oder die Tagesform in einem konkreten Spiel. Deshalb sind die Werte Wahrscheinlichkeiten über viele Simulationen, keine Vorhersage eines einzelnen Resultats.
Vor Turnierbeginn ist die Datenlage zudem naturgemäß dünner als im Turnier. Solange noch kein Spiel gespielt ist, beruht die Prognose vollständig auf den Ratings und der bekannten Auslosung; sobald Ergebnisse vorliegen, verschieben sich die Wahrscheinlichkeiten nach jedem Spiel teils deutlich. Ein eingefrorener, nicht aktualisierter Snapshot wird, falls der Refresh einmal aussetzt, mit sichtbarer Stand-Zeile gekennzeichnet - lieber ein ehrlich datiertes als ein scheinbar frisches Ergebnis.
Jede Neuberechnung wird mit Zeitstempel und Modellversion in einem unveränderlichen Accuracy-Archiv festgeschrieben (siehe Abschnitt oben). Modellversion und Simulationszahl stehen an jeder Tabelle in der Stand-Zeile - so ist nachvollziehbar, welcher Datenstand welche Wahrscheinlichkeit erzeugt hat. Wer die Zahlen lieber als erzählte Einordnung lesen will, findet die Favoriten mit Profilen und Geheimtipps in der Prognose-Analyse, konkrete Einzelwetten in den WM-Wett-Tipps.
- Seed Elo ratings are May-2026 hand approximations; fit from historical international results once a data feed is wired (RatingsSource).
- Knockout bracket is the exact official FIFA 2026 structure (R32 matches 73-88 + R16->Final tree). Third-placed teams are matched within FIFA's official per-slot eligible-group lists; the exact 495-row Annex-C deterministic assignment is the only remaining refinement (aggregate stage/title probabilities are well-calibrated).
- Golden Boot / top-scorer model not produced without a players feed.
Häufige Fragen
WM-Rechner
Wie wird die Weltmeister-Wahrscheinlichkeit berechnet?+
Ein Modell aus Welt-Fussball-Elo und einem Dixon-Coles-Tormodell simuliert das komplette Turnier 50.000-mal - die Gruppenphase mit den echten FIFA-Regeln, die K.-o.-Runde inklusive Verlaengerung und Elfmeterschiessen. Aus den Simulationen ergibt sich, wie oft jede Nation Weltmeister wird.
Was bedeutet die Spalte "Wert"?+
Wir vergleichen unsere Modell-Wahrscheinlichkeit mit der um die Marge bereinigten Marktreferenz. Liegt das Modell höher als der faire Marktwert, markieren wir den Eintrag als "WERT" - das Modell sieht dort mehr Chance, als der Markt einpreist.
Wie wird die Wahrscheinlichkeit konkret gerechnet?+
Jede Nation hat ein Welt-Fussball-Elo-Rating. Aus der Elo-Differenz zweier Mannschaften leitet ein Dixon-Coles-Tormodell eine Verteilung möglicher Ergebnisse ab (nicht nur Sieg/Unentschieden/Niederlage, sondern konkrete Tore mit der Korrektur für knappe Resultate). Daraus wird das Turnier 50.000-mal komplett ausgespielt - vom ersten Gruppenspiel bis zum Finale. Die Titelwahrscheinlichkeit ist schlicht der Anteil der Simulationen, in denen die Nation am Ende den Pokal hält.
Was ist der Unterschied zur Seite "Favoriten & Prognose"?+
Die Schwester-Seite /wm-2026/prognose/ ist das qualitative Favoriten-Narrativ: Autorenstimme, Team-Profile, Geheimtipps, Historie. Diese Seite hier ist die rein datenbasierte Einordnung - der WM-Rechner mit der simulierten Titelwahrscheinlichkeit aller 48 Teams, der Methodik und dem Wert-Vergleich gegen den Markt. Meinung dort, Modell hier.
Wie oft wird die Prognose aktualisiert?+
Taeglich, und waehrend des Turniers nach jedem abgeschlossenen Spiel - dann verschieben sich die Wahrscheinlichkeiten teils deutlich. Der "Stand" oben an der Tabelle zeigt den genauen Zeitpunkt der letzten Berechnung. Vergangene Staende werden nicht ueberschrieben.
Sind das Wettempfehlungen?+
Nein. Diese Seite zeigt eine modellbasierte Wahrscheinlichkeit und einen analytischen Wert-Vergleich, keine Wettberatung. Auf dieser Seite werden keine Anbieter-Quoten dargestellt. 18+, Glücksspiel kann süchtig machen - kostenlose Hilfe unter buwei.de und 0800 137 27 00.
Wie genau war das Modell bisher?+
Vor dem ersten Anpfiff gibt es keine ausgespielten WM-2026-Ergebnisse, an denen sich das Modell messen liesse - wir nennen daher bewusst keine erfundene Trefferquote. Was wir zusichern, ist die Methode: jede Berechnung wird mit Zeitstempel und Modellversion in einem unveraenderlichen Archiv festgeschrieben, sodass sich die Treffergenauigkeit nach dem Turnier ehrlich und nachpruefbar auswerten laesst.