Wette bleibt Glücksspiel. Wir wetten auf Unentschieden beim Fußball. Lohnt das?

Sportwette.ipynb

{
 "metadata": {
  "name": "",
  "signature": "sha256:1cedeb8eb515be61c12b40148e19449807982bd071a6d2b55b8097bbeacae921"
 },
 "nbformat": 3,
 "nbformat_minor": 0,
 "worksheets": [
  {
   "cells": [
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": [
      "import random\n",
      "import numpy as np\n",
      "%matplotlib inline\n",
      "import matplotlib.pyplot as plt"
     ],
     "language": "python",
     "metadata": {},
     "outputs": [],
     "prompt_number": 34
    },
    {
     "cell_type": "markdown",
     "metadata": {},
     "source": [
      "Wir wetten auf Unentschieden, daf\u00fcr ist die Quote relativ hoch, so zwischen 1.7...6.0. Die durchschnittliche Gewinnquote liegt bei 3,37 f\u00fcr ein Unentschieden.\n",
      "Nimmt man die letzten 8Jahre als Vorlage und l\u00e4sst man die Bayern raus, ergibt sich eine durchschnittliche Wahrscheinlichkeit von 25,5% auf ein Unentschieden. Darauf wetten wir. Wenn man richtig tippt, erh\u00e4lt man den Einsatz * Quote zur\u00fcck, wenn man falsch liegt, gar nichts."
     ]
    },
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": [
      "def wette(einsatz):\n",
      "    quote = 3.37 + 3.0*random.random()-1.5 # Quote variiert gleichverteilt um Mittelwert 3.37\n",
      "    print('\\nQuote des Spiels: %.2f' % quote)\n",
      "    \n",
      "    ergebnis = random.random()\n",
      "    if ergebnis<0.255: # 25.5% auf Unentschieden\n",
      "        print('Gewonnen!')\n",
      "        return einsatz*quote\n",
      "    else:\n",
      "        print('Verloren!')\n",
      "        return 0.0"
     ],
     "language": "python",
     "metadata": {},
     "outputs": [],
     "prompt_number": 35
    },
    {
     "cell_type": "markdown",
     "metadata": {},
     "source": [
      "Wir haben ein Konto, aus dem wir die Ausgaben f\u00fcr den Spa\u00df finanzieren wollen. Das hat zu Beginn 2000\u20ac und wir setzen zu Beginn 10\u20ac.\n",
      "Der Kontostand reduziert sich um den Einsatz f\u00fcr die Wette. Wenn man Gewinnt, packt man den Gewinn auf's Konto, verliert man, l\u00e4sst man den Betrag bei 10\u20ac.\n",
      "Alternativ kann man auch einen Teil des Gewinn's mit in den n\u00e4chsten Wettbetrag packen."
     ]
    },
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": [
      "konto=2000   # Kontostand zu Beginn\n",
      "betrag = 10  # Wetteinsatz\n",
      "\n",
      "saldoverlauf=[]\n",
      "for i in range(51): # Anzahl der Spiele\n",
      "    konto = konto - betrag\n",
      "\n",
      "    gewinn = wette(betrag) # hier wird gewettet\n",
      "\n",
      "    print('Gewinn: %i EUR bei %i EUR Einsatz' % (gewinn, betrag))\n",
      "\n",
      "    if gewinn>0.0: # wenn wir was gewonnen haben        \n",
      "        betrag = betrag + 2./10.*gewinn # packen wir 20% vom Gewinn mit in den n\u00e4chsten Wettbetrag\n",
      "\n",
      "\n",
      "    konto = konto + gewinn\n",
      "    print('Konto: %i EUR' % (konto))\n",
      "    saldoverlauf.append(konto)"
     ],
     "language": "python",
     "metadata": {},
     "outputs": [
      {
       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": [
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.49\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 34 EUR bei 10 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2024 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.36\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 16 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2007 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.16\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 16 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1990 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.07\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 16 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1973 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.66\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 16 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1956 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 1.92\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 32 EUR bei 16 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1972 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.62\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 23 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1949 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.40\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 79 EUR bei 23 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2005 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.04\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 80 EUR bei 39 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2046 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.80\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 55 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1990 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.63\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 55 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1935 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.12\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 55 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1879 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.96\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 219 EUR bei 55 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2044 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.57\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 256 EUR bei 99 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2200 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.39\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 510 EUR bei 150 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2560 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.48\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 252 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2307 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.70\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 252 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2054 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.59\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 655 EUR bei 252 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2457 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.21\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 384 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2073 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.23\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 384 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1689 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.70\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 1420 EUR bei 384 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2725 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.04\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 668 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2057 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.28\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 668 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1389 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 1.92\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 1285 EUR bei 668 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 2006 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.72\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 925 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1081 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.91\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 925 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 156 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.02\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 925 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -768 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.35\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 925 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -1693 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.77\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 925 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -2618 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.24\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 2994 EUR bei 925 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -549 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.74\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 1523 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -2073 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.98\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 1523 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -3597 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.75\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 1523 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -5121 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.04\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 1523 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -6645 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.58\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 1523 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -8169 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.02\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 1523 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -9693 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.43\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 6753 EUR bei 1523 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -4463 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.38\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 2874 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -7338 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.04\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 11621 EUR bei 2874 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 1408 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.55\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 5198 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -3790 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.66\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 5198 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -8989 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.49\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 12931 EUR bei 5198 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -1256 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.26\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 33133 EUR bei 7785 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 24091 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.18\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 14411 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 9679 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 2.99\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 43023 EUR bei 14411 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 38291 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.36\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 23016 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 15275 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 4.00\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 23016 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -7741 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.57\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 23016 EUR Einsatz\n",
        "Konto: -30758 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.92\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 90145 EUR bei 23016 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 36371 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.49\n",
        "Gewonnen!\n",
        "Gewinn: 143327 EUR bei 41045 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 138652 EUR\n",
        "\n",
        "Quote des Spiels: 3.12\n",
        "Verloren!\n",
        "Gewinn: 0 EUR bei 69711 EUR Einsatz\n",
        "Konto: 68941 EUR\n"
       ]
      }
     ],
     "prompt_number": 36
    },
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": [
      "plt.plot(saldoverlauf)\n",
      "plt.xlabel('Spiel Nummer')\n",
      "plt.ylabel('Kontostand in EUR')"
     ],
     "language": "python",
     "metadata": {},
     "outputs": [
      {
       "metadata": {},
       "output_type": "pyout",
       "prompt_number": 37,
       "text": [
        "<matplotlib.text.Text at 0x106d886d0>"
       ]
      },
      {
       "metadata": {},
       "output_type": "display_data",
       "png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZ8AAAESCAYAAAAizNiSAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\nAElFTkSuQmCC\n",
       "text": [
        "<matplotlib.figure.Figure at 0x106d6c050>"
       ]
      }
     ],
     "prompt_number": 37
    }
   ],
   "metadata": {}
  }
 ]
}

Sportwette.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# <nbformat>3.0</nbformat>

# <codecell>

import random
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# <markdowncell>

# Wir wetten auf Unentschieden, dafür ist die Quote relativ hoch, so zwischen 1.7...6.0. Die durchschnittliche Gewinnquote liegt bei 3,37 für ein Unentschieden.
# Nimmt man die letzten 8Jahre als Vorlage und lässt man die Bayern raus, ergibt sich eine durchschnittliche Wahrscheinlichkeit von 25,5% auf ein Unentschieden. Darauf wetten wir. Wenn man richtig tippt, erhält man den Einsatz * Quote zurück, wenn man falsch liegt, gar nichts.

# <codecell>

def wette(einsatz):
    quote = 3.37 + 3.0*random.random()-1.5 # Quote variiert gleichverteilt um Mittelwert 3.37
    print('\nQuote des Spiels: %.2f' % quote)
    
    ergebnis = random.random()
    if ergebnis<0.255: # 25.5% auf Unentschieden
        print('Gewonnen!')
        return einsatz*quote
    else:
        print('Verloren!')
        return 0.0

# <markdowncell>

# Wir haben ein Konto, aus dem wir die Ausgaben für den Spaß finanzieren wollen. Das hat zu Beginn 2000€ und wir setzen zu Beginn 10€.
# Der Kontostand reduziert sich um den Einsatz für die Wette. Wenn man Gewinnt, packt man den Gewinn auf's Konto, verliert man, lässt man den Betrag bei 10€.
# Alternativ kann man auch einen Teil des Gewinn's mit in den nächsten Wettbetrag packen.

# <codecell>

konto=2000   # Kontostand zu Beginn
betrag = 10  # Wetteinsatz

saldoverlauf=[]
for i in range(51): # Anzahl der Spiele
    konto = konto - betrag

    gewinn = wette(betrag) # hier wird gewettet

    print('Gewinn: %i EUR bei %i EUR Einsatz' % (gewinn, betrag))

    if gewinn>0.0: # wenn wir was gewonnen haben        
        betrag = betrag + 2./10.*gewinn # packen wir 20% vom Gewinn mit in den nächsten Wettbetrag


    konto = konto + gewinn
    print('Konto: %i EUR' % (konto))
    saldoverlauf.append(konto)

# <codecell>

plt.plot(saldoverlauf)
plt.xlabel('Spiel Nummer')
plt.ylabel('Kontostand in EUR')