Der nächste Pic setzt der Dynasty Fantasy Football Podcast
mit Nico und Zapp. Einen wunderschönen guten
Morgen, guten Abend und gute Nacht an alle Dynasty Fantasy
Football verrückten Nerds da draußen.
Hier sind wieder eure Jungs von der nächste Pic sitzt heute
leider nur mit mir, dem Sepp und ohne Nico, weil Nico leider
verletzt mit Rücken sich schonen muss und nicht sitzen darf.
Von daher müsst ihr heute ganz alleine meine Stimme ertragen.
Das trifft sich aber eigentlich ganz gut, denn wir wollen heute
eine kleine Neuheit erklären, wo ich sowieso den größeren Teil
des Ja des Sprechanteils gehabt hätte, und zwar wollen wir über
ein datengetriebenes Scoring Modell sprechen.
Kann tatsächlich ein analytisches zahlengetriebenes
Modell den NFL Draft schlagen? Das ist so n bisschen die
Überschrift des heutigen Podcast.
Warum? Wollen wir darauf eingehen?
Zum einen haben wir von vielen von euch in den vergangenen
Wochen, die die Frage erhalten, warum Basten so viele White
Receiver, obwohl sie früh getraftet werden, oder warum
erkennt man Trends erst innerhalb der ersten 3 Jahre, ob
ein Receiver tatsächlich NFL tauglich ist oder nicht und eben
genau diese Punkte haben uns zum Nachdenken angeregt und gesagt
okay lasst uns doch einfach mal gemeinsam stellen.
Schauen, ob wir denn nicht analytisch, sprich mit den
Daten, die uns die NFL liefert, herausfinden können, ob ein
Receiver tatsächlich den Hype wert ist.
Den, den er im Draft bekommen hat, oder ob er vielleicht eher
n bast ist. Und genau da wollen wir heute in
den nächsten 20 bis 30 Minuten reingehen und uns an den Fragen
orientieren. Ist es tatsächlich nur n Zufall,
dass Spieler. Aus Runde 3 oder Runde 4
plötzlich zum Fantasy League winner werden?
Oder können wir das irgendwie systematisch vorhersagen?
Ja, wenn wir uns den Fantasy Draft im Detail anschauen oder
den Draft der NFL, dann basieren viele Entscheidungen meistens
auf 3 Dingen. Das ist zum einen der Filmtest,
also darüber haben wir auch schon ausführlich im vergangenen
Jahr gesprochen, wie sieht man die Spieler auf Tape, wie
bewegen sie sich, wie gehen sie in Eigen in einzelnen
Situationen um, das ist einer der relevanten Aspekte, die
sowohl für Fantasy Football Manager als auch für Draft.
Für den Draft die NFL Experten interessant ist und der zweite
Punkt, der natürlich gerade ja uns als Dynasty Akteure sehr
sehr beregt sind, die Meinung der Experten.
Also wie sehen die großen NFL Draft Experten einzelne Spieler,
wie ranken sie sie ein, an welcher Position oder wie
handhaben das andere Podcasts? Wie handhaben ist ja Plattform,
die Keep Trade Cut, wo die Spieler einen gewissen Value
haben und daraus resultiert dann zum Schluss die der die dritte
Ebene und das ist die Average trraft Position, weil das ja in
der Regel die Weisheit der Masse ist.
Sprich wir kommen n bisschen weg von dem von der Expertenmeinung,
sondern gehen hier rein auf die Meinung die.
Die, die der Markt sagt, und das ist für uns n sehr sehr
wichtiger Ansatz, denn ADP ist an sich kein Value um das
vorwegzunehmen, sondern ist einfach nur der Marktpreis.
Das ist das, was dir aktuell der Spieler gibt und wenn man sich
diesen ADP genauer anschaut, dann sieht man relativ stark,
dass der. Korreliert mit dem Output,
sprich der Performance eines Fantasy Spielers.
Wir haben hier statistisch gesehen einen Wert von knapp
0,62, also je höher ein Spieler in der Average Draft Position
ist, desto wahrscheinlicher ist, dass er korreliert.
Es geht von 0 bis 1 und anhand des Tests den wir vorgenommen
haben, sprich dem Datensatz und das greife ich vielleicht jetzt
gerade mal vorweg was? Haben wir uns angeschaut.
Wir haben uns die NFL Daten der letzten 10 Jahre sowohl von PFF
als auch vom Player Profile einmal gezogen und analytisch
drauf laufen lassen und geguckt, wie korrelieren einzelne
Parameter mit dem tatsächlichen Output, wobei der Output für uns
die Fantasy Punkte zum einen pro Spiel und zum anderen die
Fantasy Punkte innerhalb. Der gesamten NFL Saison waren
heißt wir haben hier als AD mit dem ADP nen Wert gefunden, der
relativ gut, ich würd sagen mehr als ja moderat funktioniert,
aber er ist halt eben nicht perfekt.
Das heißt der Markt, sprich das was wir eben wo wir eben einmal
drauf eingegangen sind, was die Weisheit der Masse sagt.
Das ist die Trash Position, wo wir einen Spieler sehen.
Macht Fehler und genau da sehen wir die Möglichkeit, sprich ne
Opportunity herauszufinden wie einzelne Spieler vielleicht
besser performen, den ein oder anderen Parameter herauszufinden
um eben über diesen ADP wert hinweg des Marktes zu kommen.
Ja und damit kommen wir zu dem übergeordneten Ziel unseres
Scores. Sprich unser Ziel war es nicht
und das müssen wir auch hier glaube ich, direkt an der Stelle
direkt klar und deutlich sagen, wir wollen nicht den besten
Spieler vorhersagen, denn das zeigt, man zeigt sich relativ
schnell, wenn man sich die Daten anschaut und die Spieler, die
tatsächlich in der NFL jedes Jahr getraftet werden und selbst
ja 10 Jahre hört sich viel an, aber die Datenbasis, die man
tatsächlich hat, ist gar nicht so groß.
Um hier ne valide gültige Aussage zu treffen, die am Ende
stärker ist als der ADP, darauf haben wir uns nicht fokussiert,
sondern wir wollen mit unserem Modell herausfinden, bei welchen
Spielern statistisch gesehen, sprich anhand der letzten 10
Jahre, der größte Unterschied zwischen Markt und Realität zu
finden ist. Das heißt also, wir wollen
herausfinden, welche Spieler sind unserer Meinung nach
unterbewertet und welche Spieler sind überbewertet.
Das heißt, um das in den Worten von Nico als alten
Finanzexperten zu sagen. Können wir den Alpha Faktor
einmal ranziehen? Wir wollen herausfinden, in
welchem Ausmaß sich das Investment eines Traders besser
oder schlechter als der Markt im gleichen Zeitraum entwickelt, um
soeben einen eigenen traf Value generieren zu können.
Wie funktioniert also das Modell, was wir vorhaben und das
kann man eigentlich recht simpel erklären, das Modell bekommt nur
Informationen die die du vor dem traf tatsächlich hast und.
Das heißt, wir benutzen keine NFL Daten auch für das Learning
haben wir keine NFL Daten außer den tatsächlichen Fantasy Output
in Form von Punkten herangezogen.
Wir schauen nicht was am Ende des Tages an der Performance in
der NFL war, sondern wir fokussieren uns wirklich, damit
wir eben die Leistung der Rookies.
Auch einschätzen können auf die College Performance.
Wir schauen uns die Effizienzmetriken an, die wir
aus dem College hatten. Wir schauen auf die Athletik,
was hat er abgeliefert? Natürlich haben wir hier relativ
viele leere Werte in unserem in unserer Datenbank drin, weil
nicht jeder Spieler beim Combine mitgemacht hat, aber.
Aber wir haben zu vielen Spielern eben Werte gefunden,
die wir mit einbezogen haben und ein sehr, sehr wichtiger Punkt
natürlich die traf Position, die wir hier mit herangeführt haben.
Nun die wichtigste Frage für alle Leute, die sich für Daten
und ja das das Modell dahinter interessieren.
Wir haben uns dazu entschieden ein Machine Learning Modell, das
sogenannte XG Boost, zu verwenden.
Das sagt vielen von euch wahrscheinlich nichts, aber ich
will es auch nicht allzu kompliziert machen, aber
wenigstens 23 Worte dazu verlieren.
Allgemein ist dieses XG Boost, kann man sich so vorstellen wie
ein Team von Experten, bei dem jeder aus den Fehlern seines
Vorgängers lernt, ein einfaches Beispiel, was bei uns in der
Vorlesung immer genannt wurde ist.
Man will ein Haus Haus kaufen, man geht hin, hat keine Ahnung
wieviel das Hauswert ist. Im ersten Versuch gibt man n
Gebot ab, das wird gesagt ist zu hoch oder zu niedrig, je nachdem
weißt du in deinem in deiner nächsten Entscheidung.
Ah es war zu hoch oder zu niedrig, je nachdem ob es
angenommen wurde oder abgelehnt wurde.
Und dann geht der nächste hin, der nächste trifft wieder genau
diese Entscheidung und das geht immer so weiter, sprich das ist
ein Modell von ganz, ganz vielen kleinen Entscheidungsbäumen
Entscheidungsbäumen, die voneinander lernen und das macht
sich eben bei diesem, bei diesem Datensatz super bezahlt, weil
wir so sehr, sehr gut viele Erkenntnisse oder stichhaltige
und nachhaltige Erkenntnisse generieren können.
Für alle, ja datengetriebenen Leute von euch.
Natürlich haben wir unseren Datensatz in Trainings und
Testdaten unterschieden, das ist dahingehend wichtig, dass wir
eben nicht mit allen Daten unser Modell trainieren und es damit
dann gleichzeitig auch testen, das hätte den ganz, ganz großen
Nachteil, dass die Ergebnisse selbstverständlich bestätigt
werden sollten, wenn wir alles richtig gemacht haben, was wir
vorher mit unseren. Trainingsdaten gemacht haben,
sondern wir haben das untergliedert in Trainings und
Testdaten, damit wir hier auch über einen längeren Zeitraum
tatsächlich das bestätigen können, was wir am Ende des
Tages rausgefunden haben. Trotzdem werden einige von euch
sich fragen, ja, warum machen die das so, so komisch, so
kompliziert am Ende des Tages will ich doch wissen, wieviel
Punkte mein Spieler macht. Aber genau das ist aus unserer
Sicht n fataler Ansatz. Es gibt viele Modelle, die
sagen, ey, dein Spieler macht im Schnitt über die ersten 5 Jahre
14 Punkte, dein Spieler macht im ersten Jahr wenn er da und da
getraftet ist im Schnitt 20 Punkte.
Das Problem ist, dass Punkte. Aufgrund der Datensätze, die wir
generell im Fantasy Football haben, super, super neu sie
sind, heißt es gibt super viele Schwankungen nach oben oder
unten, um das überhaupt zu haben.
Natürlich könnt ihr hier immer mal einen Glückstreffer haben,
aber um das ganze sinnvoller und besser verteilt zu machen, ist
es für uns der einzig richtige Ansatz eigentlich zu sagen wir.
Wollen keine Punkte vorhersagen, sondern wir wollen sagen, er
performt besser als das, was wir haben.
Nachdem wir jetzt so n bisschen durch die Statistik dahinter
gegangen sind, kommen wir jetzt zum Ja zum Herzstück, zur OP am
offenen Herzen was was sind unsere Ergebnisse?
Wir vergleichen also wie gesagt unseren.
Modell rang mit dem Markt rang welchen auf welchem Platz sehen
wir den Spieler nach unserem Modell und auf welchem Platz
sieht der sieht der Markt den Spieler?
Das heißt für uns, wenn wir einen Spieler auf 10 sehen, der
Markt ihn aber nur auf. 40 sieht, dann ist es für uns ein
sehr, sehr klarer beikandidat, weil wir sagen, anhand unserer
Werte ist der Spieler ein absoluter Beikandidat, ist es
wiederum andersrum. Das heißt, der Markt sieht ihn
auf Platz. 10 das Modell sieht ihn auf Platz 25 dann ist es für
uns ein klarer Sale Kandidat oder Fate Kandidat.
Das heißt, wir wollen ihn tatsächlich nicht haben, weil
der Value spricht. Der Unterschied zwischen Preis
und Erwartung einfach nicht passt.
Als Ergebnis gibt es bei uns dann 5 Labels, die wir haben.
Wir haben einmal nen Strong buy, wenn wir eben sowas haben wie
eben wir sehen ihn auf Platz 15 der Markt sieht ihn auf Platz 40
wir haben buy, wir haben neutral, wenn es nahezu gleich
ist. Wir haben nen fade und wir haben
nen Strong fade wenn sich das ganze eben zu weit voneinander
abweichen lässt. Und wenn ihr das bis jetzt alles
soweit verstanden habt, dann sollte für euch eine.
Wichtige Frage, noch offen sein und das ist die Frage, ist das
Modell der DMPS Jungs besser als das Modell des Marktes?
Also ist ihre Vorhersage besser als der ADP und können Sie das
belegen? Ja, das können wir anhand des
Datensatzes, den wir verwendet haben.
Kommen wir hier über eine bessere Aussage als das, was wir
an dem reinen ADP festmachen können.
Das heißt, wenn ihr auf unsere Werte vertraut, seid ihr
definitiv besser als das, was am Markt ist.
Gibt es Nachteile daran? Ja, natürlich der Datensatz, der
für uns relevant war, beinhaltet am Ende des Tages 500 Spieler,
das sind aber die einzigen, weil das sind alle 500 Spieler, die.
Oder circa es waren glaube ich 496 am Ende mit der
Datenbereinigung, über die wir tatsächlich auch gucken konnten,
ob wir, ob wir unser Modell im Detail so anwenden können, dass
wir nicht zu viele Missing Values am Ende des Tages im
Datensatz haben, sondern wir können eben genau das mit
unserem Datensatz anhand unseres Datensatz belegen.
Natürlich auf der anderen Seite heißt es für euch n einfaches
Modell, sprich das soll da auch nicht zu zu knapp betrachtet
werden. Der ADP an sich ist schon n sehr
sehr guter Wert, ob n Spieler am Ende des Tages performt mit
unserem Modell seid ihr noch n Tick drüber und jetzt kommt die
einzigste Einschränkung an dem ganzen Modell, wir haben das
ausprobiert für alle Gruppen. Sprich für Quarterbacks,
Runningbacks, Tidents und White Receivers.
Und wir müssen oder wir mussten feststellen, dass die einzige
Positionsgruppe, bei dem dieses Modell tatsächlich sehr, sehr
gut funktioniert oder bei denen Modelle generell sehr, sehr gut
funktionieren. Die weit Receiver sind hier
kommen wir auf einen deutlich höheren Wert, als wir es anhand
der Draft Position festmachen konnten.
Während wir bei den anderen Spielern, sprich den
Quarterbacks, den Runningbacks oder der Tidents eben nicht
besser wurden als die Average Draft Position.
Was aber definitiv daran liegt. Waterbacks sind immer super
schwer einzuschätzen. Schaut euch nur die Pics der
letzten Jahre an, wann ein Camward gegangen ist, wie er
performt hat, wann einen CJ Stroud gegangen ist, wie er
performt hat, wie sich entwickelt, wie sich einen.
Baker Mayfield entwickelt hat, wie sich Sam Daniel als Super
Bowl Champion entwickelt hat. Quarterbacks sind super, super
schwer tidents brauchen oder haben in den ersten Jahren
meistens ein bis 2 Jahre gebraucht, um überhaupt in der
NFL anzukommen, das ändert sich aktuell in der in den letzten
Jahren so ein bisschen, aber da sind halt auch wieder nur die
Ausnahmen semla Porter ist ein gutes Beispiel der im ersten
Jahr gut performt hat und hinten raus dann wieder nicht performt
hat aufgrund Verletzungen aufgrund mehr Konkurrenz auf
dem. Da aufgrund dessen, dass sich
der Steam angepasst hat, hier muss man auf jeden Fall sagen,
das sind 2 sehr sehr volatile Positionen und die Position, die
am häufigsten von ja wo der Wert eigentlich noch am schlechtesten
war, also wo ich ganz ganz klar nach der traf Position gehen
würde, ist der Running Bag. Der Running Bag ist unglaublich.
Anpassungs oder unglaublich schwierig mit Daten zu belegen,
weil bei einem Running Bag, da geht es nicht nur um
analytisches Profil, da geht es nicht gut.
Du kannst nicht genau sehen, wann hat er im College
dominiert, was hat er für Gegenspieler gehabt, das sind
viel, viel mehr einzelne Komponenten, die eine Rolle
spielen und insbesondere die O Line und die gegnerische D line
sind hier 2 elementar wichtige Faktoren, die dazu führen, dass
Running Bags in der. Der NFL super schwer anhand von
Daten vorherzusagen sind ja und zum Abschied wollen wir uns
jetzt noch ein paar Beispiele aus der letztjährigen Draft
Klasse anschauen, warum wir sagen, dass unser unser Score
damals schon ganz gut hätte funktionieren können und einen
Ausblick geben auf die kommende Draft Klasse.
Der erste Spieler, den ich anführen möchte, ist Jamir
Dieke, der nach unserem Modell auf Sex gerankt wurde.
Der Markt rank war Platz 15, also wir hätten hier einen
deutlichen outperformer Hervorgesagt und eine klare
Investment Entscheidung hier gegeben.
Ich glaube seine Performance gerade in Ligen mit Pant und
Kick Return liegen hat hier gezeigt, er ist auf jeden Fall
mehr wert als ein viert runden oder Free Agent pic wo er in den
meisten Ligen gegangen. Gegangen ist der zweite Spieler,
der in eine ähnliche Kategorie geht, ist Tory Horton, der vom
Markt an 23 Gerankt war und den wir in unserem Modell an Platz
14 gesehen haben. Einen Spieler, wo wir im
Nachhinein sagen würden, okay, da müssen wir vielleicht noch
ein Jahr abwarten würden, wäre Kyle Williams, sprich wir sind
hier auch bei Spielern wo die uns wieder vor dem Draft
angeschaut haben. Also oder direkt nach dem Draft,
wo der ganze Pre Season Hype noch nicht drin war.
Das müsst ihr auch Bedenken, wenn ihr, wenn ihr unser Modell
euch anschaut, wir hätten Kyle Williams direkt sehr sehr weit
oben gesehen, wenn ihr n bisschen tiefer geht in zurück
in dem wo er am Ende des Tages. Tatsächlich in vielen Ligen
Getraftet wurde, dann war das schon ein zweitrunden Pick, dann
hättet ihr hier mit unserem Modell einen frühen Pick holen
können, den ihr vielleicht oder einen Spieler mit einem mit
einem späteren Pick holen könnt, den ihr später zu einem besseren
Preis wieder verkaufen hättet können.
Spieler, die wir relativ neutral gesehen haben nach unserem
Modell können. Sprich wo wir gesagt haben, OK
der Marktpreis, der ist nahezu identisch mit dem, was wir von
dem Spieler erwarten können, ist Demaker E Booker.
Den haben wir mit unserem Modell als Nummer 2 Receiver
eingestuft, der Markt hat ihn als Nummer 3 Receiver
eingestuft, also hier sind wir deutlich im neutralen Bereich
Spieler, bei denen wir jedoch vorhersagen, dass sie nen ja nen
fade werden ist beispielsweise. Timec gewesen, wo wir gesagt
haben, OK, anhand der Daten, die wir vorliegen haben, und der
Vergleiche ist das für uns n fade.
Der war vom Markt deutlich höher gerankt als wir in unserem
Modell haben, wo wir sagen müssen, OK, da scheinen wir
zumindestens nach Jahr 1 falsch zu liegen.
Wir wollen aber natürlich auf die 3 Jahre schauen und da ist
für uns definitiv die Chance noch, dass wir hier recht
behalten. Genau das jetzt mal so die die
spannendsten Beispiele aus den letzten aus dem letzten Draft
Jahr. Wenn ihr hier Interesse habt an
einzelnen Spielern, sagt uns gerne Bescheid, wir werden das
auch noch mal auf Instagram posten, wie unsere Einschätzung
der jeweiligen Spieler waren. Wir haben neben der eigentlichen
Reihenfolge, also welchen Spieler wir wo sehen natürlich
auch direkt noch historische Vergleiche anhand der
analytischen Daten. Ungefähr so, wie man das ja bei
den NFL Comps sehen. Wir haben aber die Spieler
rausgezogen, wo wir vergleichbare analytische Werte
im im College hatten und ich sage euch jetzt mal nur die
analytischen Vergleiche zu ebuca, wo man dann glaube ich
sehen kann, warum das ein ganz ganz interessanter Spieler ist.
Analytisch gesehen in den kommenden Jahren.
Chalon Water Chase Clay Pool Cooper Cup also hier ist ne sehr
sehr große Chance, dass man hier nen nen guten Spieler auch in
Zukunft findet, werden wir bei Travis Hunter Spiele haben wie
Taven, Taylor, Andy, Isabella oder Josh Reynold also auch da
blickt man auf diese reinen statistischen Zahlen, die man
aus dem College gesehen hat und seiner Draft Position.
Dann kann man hier schon Tendenzen erkennen und unser
Modell ist da deutlich deutlich besser als das, was der was die
reinige Draft Position angeht mit der Einschränkung, dass wir
es eben nur über bald Receivers sagen können.
Wir können es nicht sagen zu Running bags, wir können es
leider nicht sagen zu tidance und nicht zu Quarterback, aber
das ist unsere unser erstes Modell was wir jetzt einfach mal
mit. Euch mitgeben wollen an den
Markt und natürlich sobald der Traft dann im April durch ist,
reingehen wollen und euch eine direkte.
Eine analytische Grundlage bieten, auf welche Spieler ihr
gehen solltet. Auf der White Receiver Position
und auf welche nicht. Das ist insbesondere dieses Jahr
von Relevanz, wenn man eben nicht diese Generation at
talents hat. Natürlich gibt es mit Tate, mit
Tyson, mit Konzeption, mit Denzel Boston und ja wie sie
alle heißen Spieler die relativ weit oben angesehen werden, man
weiß aber nie tatsächlich werden sie es performen oder nicht und
wenn das bei einer. Einer Draft Klasse relevant sein
könnte gerade ein vergleichbares analytisches Profil, dann ist es
dieses, ist es dieses Jahr und da könnt ihr gerne gespannt sein
über ja über die kommenden Posts kommenden Wochen, die wir
bringen werden. Wir werden bestimmt auch noch in
der einen oder anderen Podcast Folge noch mal darüber sprechen,
ich bin mir sicher, dass wenn Nico diese Folge hört, er auch
die ein oder andere Frage haben wird.
An mich also führt euch frei. Ich würde es jetzt auch einfach
mal ohne das mit Nico abgesprochen zu haben, in den
Raum werfen, dass wir vielleicht noch ne kleine Q and a Folge zu
diesem Modell machen, wo wir uns einfach noch mal 5 bis 10
Minuten nehmen und auf die Fragen eingehen, die ihr habt
und ja ansonsten. Kann ich nur sagen.
Vielen Dank, dass ihr mir die letzten knapp 25 Minuten
zugehört habt. Danke für Euren Support in den
letzten Wochen, wir sehen ganz ganz viel Liebe auf unserem
Spotify Kanal. Ihr seid wieder fleißig am
hören, ihr schreibt uns auf Instagram, ihr folgt uns auf
Instagram. Instagram Lasst da gerne
weiterhin viel Liebe da. Mit dem anstehenden traf wird
auch wieder deutlich mehr Content kommen, als wir es in ja
in der Off Season Anführungszeichen auf den
Kanälen. Wählen gebracht haben, da ging
einfach nicht mehr als eine Folge pro Woche und wir wollen
euch noch nicht mit unnötigen Content auf Instagram quälen,
von daher bleibt uns treu, gebt uns gerne einen Follow, wenn ihr
es noch nicht habt Like unsere Beiträge, gebt uns Feedback,
wenn euch irgendwas nicht passt oder wenn euch irgendwas passt,
sind wir auch für Liebe da. Und ansonsten sage ich Tschüss
und bis zur nächsten Folge.