Widersprüchliche Winrates: Woher weiß ich, ob ich gewinne?

1Einleitung

September 2026, die Weltmeisterschaft im Online Poker läuft. Die Ranglisten werden von den üblichen Legenden angeführt: Fal1st, pads1161, Internett93o und Lena900. Niemand würde fragen, ob diese Spieler überhaupt gewinnen, denn sie zeigen seit Jahren immer wieder, dass sie zu den besten Spielern der Welt gehören. Irgendwo ist auch mein Nickname zu finden. Während ich diesen Blog schreibe, stehe ich in der Rangliste Low (für Buy-ins von $5,50 bis $55) auf Platz 160 (von ca. 16.000) und gehöre sogar zu den drei besten Spielern unter deutscher Flagge. Was man dieser Rangliste jedoch nicht entnehmen kann, ist meine tatsächliche Bilanz...

Wer die Streams verfolgt hat, weiß, dass die Turnierserie bislang nicht gut für mich gelaufen ist. Zum Ende präsentiere ich auch regelmäßig Zahlen und Statistiken meines Experiments, in dem ich mich für ein Jahr als Pokerprofi versuche. Heute mache ich das Ganze mal schriftlich und widme mich mit diesem Blog zugleich einer wichtigen Frage, die sich vermutlich viele ambitionierte Spieler, aber auch Profis von Zeit zu Zeit stellen - vor allem wenn es mal nicht gut läuft: "Gewinne ich überhaupt (noch) im Poker?" Ein Blick hinter die bequeme Illusion hin zur gegebenenfalls schmerzhaften Wahrheit - der roten Pille.

2Wie wird die Winrate gemessen?

Die mit dieser Frage verbundene Herausforderung besteht darin, geeignete Indikatoren zu finden, anhand derer sich ein Winning Player trotz der Varianz durchsetzt. In der Pokercommunity existieren bereits ein paar Kennzahlen, die in Bezug auf Winrates herangezogen werden:

• ROI% - der Return on Investment. Der wohl naheliegendste Ansatz konzentriert sich darauf, wie viel Geld im Schnitt pro Turnier zurückkommt. Die Buy-ins (BI) werden als Investitionen betrachtet, die Höhe der Cashes entscheidet über deren Rentabilität. Der monetäre Wert hängt damit letztlich an den gespielten Stakes.
• bb/100 - der Durchschnitt der gewonnenen Big Blinds nach 100 Händen. Wer im Turnier überleben will, muss in der Lage sein Chips zu gewinnen. Eine Metrik, die ihren Ursprung im Cash Game hat und dort u. a. auch dem tatsächlichen Geldwert entspricht. Die Variante bb/100 all-in adj. stellt eine varianzbereinigtere Winrate dar und erfasst die Gewinnchance zum gegebenen Zeitpunkt eines All-ins (statt des tatsächlichen Ausgangs). Für viele Spieler stellt diese die bessere Kennzahl für Pokerskill dar, da sie schneller konvergiert als die reale Winrate. Langfristig nähern sich beide Werte an. Was unberücksichtigt bleibt, ist das Glück bzw. Pech der Kartenverteilung.
• ITM% - die Quote, mit der ein Spieler "in the Money" eines Turniers landet. Der Schwachpunkt: Die Häufigkeit eines Cashes sagt noch nichts über dessen Höhe aus. Ähnlich denkbar wäre z. B. auch eine Quote für das Erreichen des Final Tables, dessen monetärer Wert sich wiederum aber auch nur aus der Feldgröße ableitet.

Es existieren somit drei Perspektiven: ROI% misst Profit, ITM misst die Anzahl der Cashes und bb/100 misst gewonnene Chips. Faktisch zeigen die drei Kennzahlen nur einen Teil der Wahrheit und unterliegen des Öfteren realen Verzerrungen, je nach gespieltem Format. In kleinen Stichproben sind sie bedingt aussagekräftig, dafür konvergieren die Zahlen unterschiedlich schnell. So braucht ein Winning Player mit einer +10 bb/100 Winrate (und Std. Dev. von 70 bb/100) knapp 20.000 Hände (umgerechnet ca. 250 Turniere à 80 Hände) während ein 20 % ROI in Turnierfeldern um die 2.000 Spieler (mit ca. 12 BI Streuung) ca. 14.000 Turniere (oder umgerechnet über 1 Mio. Hände) bedarf, um statistisch signifikant über die Null zu kommen. Es empfiehlt sich also, stets alle Perspektiven zu prüfen.

Die Wahrheit über Late Registration Das Video von GTO Wizard zeigt, unter welchen Voraussetzungen Late Reg sich positiv auf den ROI% auswirken kann.youtube.com

3Methodik

Grundlage für diese Analyse sind Turniere, die ich online vom 07.-23.09.2026 gespielt habe: 217 Bullets in 154 Events, 11.907 Hände. Die Stichprobe stellt bewusst einen kürzeren Horizont dar. Wer den Beitrag zu den Triton Files gelesen hat, weiß, wie begrenzt die statistische Aussagekraft ist. In diesem Blog geht es vielmehr darum aufzuzeigen, welche Bedeutung den einzelnen Kennzahlen zukommt. Die Buy-ins werden inkl. Rake betrachtet, jede Bullet zählt in der Analyse als ein gespieltes Turnier (relevant für die ITM-Quote).

Die Daten stammen aus Holdem Manager (HM3), einer Software, mit der sich Pokerturniere und -hände tracken lassen. Jedes Ergebnis einer Hand bzw. eines Turniers wird von den Pokerplattformen in einer Textdatei dokumentiert, die sich herunterladen lässt oder auf der Festplatte gespeichert wird. Pokertracker können diese Dateien auswerten und speichern die Ergebnisse in einer eigenen Datenbank. In HM3 gibt es unterschiedliche Reports mit Auszügen aus dieser Datenbank z. B. zu gespielten Turnieren (inkl. Buy-ins, Cashes, Feldgröße, Platzierung) oder getrackten Händen (inkl. Position, Blindlevel, Potgröße, Line, etc.). Die Aggregation dieser Daten ermöglicht es, zahlreiche pokerrelevante Statistiken zu berechnen, die auch die Winrate des Spielers abbilden. Je nach Report oder Filter können unterschiedliche Perspektiven eingenommen werden, z. B. zu Winrates nach Position, Stacktiefe oder Turnierformat. Die Winrates wurden über das Tool auf dieser Website zudem statistisch geprüft, um deren Konfidenzbereich zu bestimmen.

Um interessehalber den Glücksfaktor einzuschätzen wurden zudem alle 825 Showdowns mit einem All-in in Bad Beat und Lucky Punch kategorisiert. Der Bad Beat beschreibt dabei den Verlust einer Hand mit einer höheren Gewinnwahrscheinlichkeit (Equity, EQ) von über 65% (= Favorit), während Lucky Punch gewonnene Hände meint, die zum Zeitpunkt des All-ins weniger als 35% Equity (= Underdog) hatten - alle anderen Hände werden der Einfachheit halber als Flips um die ~50 % Equity betrachtet.

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4Ergebnisse

Analyse der Winrate nach bb/100

Der Blick auf die Chips ergibt mit +9,8 bb/100 eine hohe Winrate. Nach Position (Tabelle 1) zeigt sich, dass in den Blinds die meisten Chips verloren werden - ein erwartbares Phänomen, denn in 100 gespielten Händen wird der Pflichteinsatz häufig aufgegeben. In der Theorie wird die Winrate zudem mit späterer Position zunehmen. Grund dafür ist die Anzahl potentieller Gegner nach dem Open Raise Preflop sowie die schlechtere Equityrealisierung Postflop des Spielers out of Position. EP und MP weisen mehr Hände auf, da sie die frühen Positionen (UTG, UTG+1,...) und die mittleren Positionen (LJ, HJ) je nach Tischgröße zusammenfassen.

Im Median gab es zum Einstieg in die 217 Turniere 29 bb, da vor allem in den Formaten ohne Bounties (n = 123, Median = 25 bb) die Option der Late Registration genutzt wurde. Die Statistik zeigt, dass 42 % der Hände als Shortstack (unter 25 bb) gespielt wurden. Wie zu erwarten, ergibt sich ein Großteil der Winrate aus ca. 16 % der Hände, die als Deepstack (über 80 bb) gespielt wurden. Shortstacked (unter 25 bb) werden hingegen kaum Chips gewonnen. Die Winrate für Stacks bis 60 bb liegt bei 5,4 bb/100. Mit Blick auf die bb/100 all-in adj zeigt sich insgesamt eine Differenz von ca. 3 bb/100, was darauf schließen lässt, dass die All-in Spots in Summe vorteilhaft verlaufen sind. Die Analyse nach Stacktiefe (Tabelle 2) offenbart, dass die Winrate gerade in der wichtigen Phase (15-25 bb) negativ ist und signalisiert möglicherweise Potential zur Verbesserung - mit Sicherheit lässt sich dies bei der kleinen Stichprobe aber nicht belegen, da der Standardfehler mit ± 15 bb/100 noch einen großen Konfidenzbereich (über Null) zulässt.

Analyse der Winrate nach ITM% und ROI%

Die Untersuchung der ITM% unterliegt einigen Fallstricken und führt damit ggf. zu falschen Vorstellungen, wenn man auf die Zahlen der Tracker schaut. Im Hold'em Manager werden Re-Entries als weitere Versuche eines einzelnen Turniers gewertet. Führt also ein Rebuy zu einem Cash, geht das Turnier in der Statistik mit 100 % ITM ein (unabhängig der Anzahl der Versuche). Andere Tracker verzerren das Bild ggf., indem sie den Gewinn eines Bounties als "ITM" dokumentieren. Es empfiehlt sich daher immer die Grundlage der Zahl zu überprüfen. In diesem Kontext ist das schnell erledigt: Es wurden 217 Turniere gespielt, von denen es in 35 Fällen tatsächlich ITM ging (16 %). Durchschnittlich sind ca. 14 % des Felds bezahlte Plätze. Es scheint, als würde ich die mittlere Phase des Turniers einschließlich der Bubble häufiger überleben. Ein signifikanter Unterschied lässt sich bei dieser Anzahl an Turnieren aber nicht feststellen. Da die Anzahl der Cashes ohnehin wenig über die Profitabilität aussagt, lohnt sich ein intensiver Blick auf die Winrate nach dem Return on Investment mehr.

Der ROI% liefert im Zeitraum ein negatives Ergebnis. 217 Turniere mit insgesamt $4.619 in Buy-ins zeigen einen Gesamtverlust von -$1.850. Aufs Geld betrachtet sind das -40 % ROI. Bei einem Avg. Buy-in von ~$21 entspricht das fast 90 verlorenen Buy-ins. Der ROI% je Turnier beträgt -27 %. In den ~82 h Spielzeit ergibt sich für den Zeitraum ein Stundenlohn (ROI$/h) von ca. -$22,50. Die Analyse nach Formaten zeigt, dass prozentual die Satellites am schlechtesten liefen (Tabelle 3).

Die Analyse nach Buy-ins zeigt, warum der ROI% je Turnier höher ausfällt. In dieser Berechnung werden die Turniere gleich gewichtet; aufs Geld betrachtet fallen hohe Buy-ins stärker ins Gewicht. Auch hier gilt natürlich, dass die kleinen Stichproben wenig aussagekräftig sind. Für Enthusiasten des Live-Pokerspiels zeigt sich aber, dass aufs Jahr betrachtet 200 Turniere ohne einen nennenswerten Deeprun der Bankroll schaden können. Dass bereits ein großer Score die Statistik flippen kann, zeigt sich an den potentiellen Preisgeldern für die Sieger. In Feldern mit durchschnittlich 2.000 Teilnehmern entfallen meist 300-350 BI auf den Gewinner. Das Erreichen des vierten Platzes würde ca. 100 BI einbringen.

Der einzige Deeprun in dieser Statistik war in einem $8,88 Turbo mit knapp 400 Spielern. Dieser endete auf Platz 6 für 12,25 gewonnene Buy-ins (= 1.225 % ROI) - der Sieg hätte das Fünffache gebracht. Aufs Geld bezogen ist das wenig, doch es reicht schon, dass die Statistik nach Struktur (Regular, Turbos, etc.) ins Positive für diese Kategorie springt (+23 % ROI in Turbos, n = 30). Ein einzelner Score kann also den Unterschied in einer Serie machen - wann er kommt und ob er überhaupt kommt, hängt jedoch an anderen Faktoren wie dem Turniervolumen. Mit Blick auf die Anzahl der gespielten Turniere kann der wahre ROI% in einem Konfidenzbereich von -183 bis +130 % noch immer positiv sein. Erst im Verlauf vieler weiterer Turniere wird dieser Bereich präziser. Diese Tabellen können somit auch keinen Losing Player belegen - die Einstiegsfrage bleibt also unbeantwortet.

Analyse des Glücksfaktors (Bad Beats vs. Lucky Punches)

Wer diesem Abschnitt entgegenfiebert, wird womöglich enttäuscht sein: Die Bad Beats und Lucky Punches haben sich bereits in den 217 Turnieren aufgehoben. Interessanterweise haben sie das nicht nur in ihrer Häufigkeit getan, sondern auch in gewonnenen Big Blinds bzw. Turnierphase (gemessen in gewonnenen Startstacks) sind sie ähnlich. In den 825 Situationen mit einem All-in-Showdown gab es 243 Spots als Favorit (EQ > 65%) und 242 Spots als Underdog (EQ < 35%). Die restlichen 340 waren Flips, von denen 185 gewonnen wurden. Hier offenbart sich ein Stück weit, wieso die realisierten Chipgewinne nach bb/100 aktuell über der Linie der all-in adj. Variante liegen.

Mental bleibt der Bad Beat hängen, weil er das Turnier beendet, während der Lucky Punch meist nur ein Turnier verlängert, das häufig ohnehin nicht gewonnen wird. Negative Ereignisse werden nachweislich intensiver verarbeitet und bleiben länger in Erinnerung als Positive. Auf Poker bezogen zeigt sich, dass Bad Beats nicht nur als Verlust erlebt werden, sondern als Ungerechtigkeit, weil die eigene Entscheidung für richtig befunden und trotzdem nicht zum gewünschten Ergebnis geführt hat. Diese Ergebnisorientierung macht sie zum Auslöser von Tilt. Ein Lucky Punch löst hingegen nichts dergleichen aus und wird vielmehr als Ausgleich für früheres Pech verbucht. Die Wahrnehmung der Ereignisse ist also nicht neutral; gerade hier können sich ambitionierte Hobbyspieler etwas von erfahrenen Profis abschauen.

5Fazit

In diesem Blog wurden die unterschiedlichen Perspektiven der Winrates im Poker thematisiert. Welche Erkenntnisse lassen sich aus den Analysen ableiten?

1. Eine Betrachtung aller drei Winrates ist für Pokerspieler von Bedeutung, denn sie betreffen unterschiedliche Phasen des Turniers. Wer in allen drei Kennzahlen schlecht abschneidet, sollte am eigenen Spiel arbeiten. Auf kurze Sicht ist ein positiver bb/100 informativer als ein positiver ROI%. Langfristig sollte der ROI$ (in Geldwerten) optimiert werden, z. B. durch bessere Game Selection (Buy-ins, Formate, Strukturen) und Entscheidungen unter ICM, denn gerade hohe Prozente bringen bei kleinen Buy-ins auch nicht mehr Profit.
2. bb/100 für die frühe Phase: Zu Turnierbeginn sind Geldränge weit entfernt und Blinds klein, die Priorität liegt auf dem Gewinnen von Chips (nicht Geld). Die Winrate nach bb/100 erlaubt eine Einschätzung inwieweit Chips akkumuliert werden können. Die Aussagekraft und Bedeutung nimmt jedoch mit der Stacktiefe bzw. späteren Phase des Turniers ab. Der Einfluss des Independent Chip Model (ICM) nimmt entsprechend zu. In Bounty-Formaten verliert sie ebenfalls an Relevanz.
3. ITM% für die mittlere Phase: In Richtung der Bubble bildet die ITM%-Quote am ehesten die Überlebensfähigkeit eines Spielers ab, indem der Fokus auf die Anzahl der Cashes gelegt wird. Diese Kennzahl erlaubt keine Aussage über die Profitabilität und profitiert zudem indirekt von einem hohen bb/100-Wert. Wer genügend Chips (ca. sieben Startstacks) sammelt, könnte theoretisch einfach bis ITM abwarten.
4. ROI% für die späte Phase: Der ROI misst als einzige Kennzahl das Geld, aber sein Wert hängt an den seltenen großen Ergebnissen, einem Sieg oder dem Erreichen des Final Table (in großen Feldern). Fehlen entsprechende Scores in einer kleinen Stichprobe wie bei Turnierserien, scheint der negative ROI stabil zu sein, ist es aber nicht. Es bedarf einer großen Anzahl an Turnieren, um diesen zuverlässig einordnen zu können und je nach Feldgröße auch noch mehr.
5. Bad Beats gleichen sich aus: Bereits nach wenigen Turnieren konsolidiert sich das Pech einzelner Hände. Der Zeitpunkt lässt sich nicht steuern, der Umgang mit Rückschlägen schon. Lege den Fokus auf die Entscheidung, nicht auf die Runouts. Im Gegenzug ändern auch Lucky Punches nichts an der eigentlichen Winrate. Wer häufiger Favorit statt Underdog ist, hat die beste Voraussetzung, ein Winning Player zu werden.

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Quellen

• Baumeister, Bratslavsky, Finkenauer, Vohs: Bad Is Stronger Than Good, Review of General Psychology (2001).
• Boals, South, Wewers, Sanjrani: All in: a replication of the better than average effect in poker players and dealers, International Gambling Studies (2025).
• Palomäki, Laakasuo, Salmela: This Is Just So Unfair! A Qualitative Analysis of Loss-Induced Emotions and Tilting in On-line Poker, International Gambling Studies (2013).
• Potter van Loon, van den Assem, van Dolder: Beyond Chance? The Persistence of Performance in Online Poker", PLOS One (2015).

Einzelne Berechnungen wurden durch den Einsatz von KI unterstützt, die meisten Zahlen stammen direkt aus HM3. Der Text wurde von mir verfasst.