FIP und xFIP: Wie man die wahre Pitcher-Leistung von Defense und Glück trennt
Available in US
Warum FIP genauer ist, wenn Defense ins Spiel kommt
Es gab eine Saison, in der ich auf einen Pitcher mit ERA 4,10 wettete, weil seine FIP bei 3,15 lag – eine Differenz von fast einem Punkt. Sein Team hatte eine der schwächsten Verteidigungsmannschaften der Liga. Was die ERA als Pitcher-Schwäche zeigte, war zu großen Teilen das Verschulden der Defense hinter ihm. In der zweiten Saisonhälfte verbesserte sich die Defense durch eine Trade-Deadline-Verpflichtung, und seine ERA fiel auf 3,40. Wer nur die ERA gelesen hätte, hätte den Edge übersehen.
FIP – Fielding Independent Pitching – ist genau für diese Situationen entwickelt worden. Die Kennzahl isoliert die drei Ereignisse, die ein Pitcher tatsächlich kontrolliert: Strikeouts, Walks und Home Runs. Alles andere – Hits auf in-play-Bälle, Fielding-Plays, Defense-Qualität – wird ausgeblendet. Das macht FIP zu einer Pitcher-only-Kennzahl, im Gegensatz zur Team-mit-Pitcher-Mischung der ERA.
Die Skala von FIP ist absichtlich an ERA angeglichen. Eine FIP von 3,50 sieht aus wie eine ERA von 3,50 und liest sich für jeden gleich. Das ist ein bewusster Designentscheid der Sabermetrik – sie wollte die Kennzahl direkt vergleichbar machen. Das macht den Einstieg leicht: wer ERA-Bereiche kennt, kennt automatisch FIP-Bereiche.
Wer tiefer in die Geschichte der Pitcher-Kennzahlen einsteigen will, sollte zuerst die ältere Standardgröße verstehen – die ausführliche Erklärung dazu gibt es im Cluster zu ERA für Wetter.
FIP-Formel: HR, BB, K, IP
Die FIP-Formel sieht auf den ersten Blick komplex aus, aber ihre Logik ist klar. FIP = ((13 × Home Runs) + (3 × Walks) – (2 × Strikeouts)) / Innings Pitched + Konstante.
Die Konstante variiert von Saison zu Saison – sie wird so kalibriert, dass die durchschnittliche Liga-FIP der durchschnittlichen Liga-ERA entspricht. In den letzten zehn Saisons lag die Konstante zwischen 3,0 und 3,2. Wer keinen Zugriff auf die aktuelle Saison-Konstante hat, kann ungefähr 3,1 annehmen – die Schätzung ist ausreichend für praktische Zwecke.
Die Gewichtungen – 13 für Home Runs, 3 für Walks, -2 für Strikeouts – sind nicht beliebig gewählt. Sie reflektieren den durchschnittlichen Run-Wert dieser Ereignisse. Ein Home Run produziert im Durchschnitt 1,4 Runs. Ein Walk produziert 0,3 Runs. Ein Strikeout entfernt einen Out, was im Schnitt 0,2 Runs verhindert. Die Multiplikatoren sind Quanten-Versionen dieser Run-Werte, skaliert auf die ERA-Skala.
Praktisch bedeutet das: FIP belohnt Strikeouts, bestraft Home Runs schwer, und ist mäßig kritisch mit Walks. Ein Pitcher, der viele Strikeouts wirft, wenige Home Runs zulässt und wenig Walks vergibt, hat eine niedrige FIP – fast unabhängig davon, was seine Verteidigung tut. Das macht FIP zu einer der saubersten Pitcher-Kennzahlen.
Die Datenquellen für FIP sind dieselben wie für ERA: FanGraphs (hier am tiefsten dokumentiert), MLB.com Stats, Baseball-Reference. Auf FanGraphs findet man neben FIP auch die Saison-Konstante, Liga-Vergleichswerte und Karrierehistorie.
xFIP: HR-Rate auf Liga-Schnitt normalisiert
Bill James hat zur Tendenz der modernen Sabermetrik, immer feinere Metriken zu produzieren, eine kritische Bemerkung gemacht: „The vast proliferation of (and fascination with) small measurements (exit velocity, pitch counts, pitch movement, launch angle, etc.) represents not the success of sabermetrics, but its failure. We have fallen back into details.“ Dieser Hinweis ist auch für FIP-Diskussionen relevant. xFIP ist eine Verfeinerung, die genau diese Detail-Fallen aufzeigt – und sie ist trotzdem nützlich, wenn man weiß, wann sie zu nutzen ist.
xFIP – Expected FIP – geht einen Schritt weiter als FIP. Sie unterstellt, dass jeder Pitcher die durchschnittliche Liga-Home-Run-Rate pro Flyball produziert. Anstatt die tatsächlichen Home Runs eines Pitchers zu zählen, multipliziert xFIP seine Flyball-Anzahl mit der Liga-HR-pro-Flyball-Rate.
Warum diese Normalisierung? Weil die Home-Run-Rate pro Flyball über die Saison stark schwankt – sie ist eine der Variablen mit den höchsten Glücksanteilen in der Pitcher-Statistik. Ein Pitcher kann eine Saison mit einer abnormal niedrigen HR-pro-FB-Rate von 7 Prozent haben (Liga-Schnitt 11-13 Prozent), was seine FIP künstlich tief drückt. In der nächsten Saison normalisiert sich diese Rate, und seine FIP steigt – auch ohne dass seine eigene Leistung sich verschlechtert hat.
xFIP eliminiert dieses Schwankungsrisiko. Wenn ein Pitcher eine hohe Flyball-Rate hat (Power-Pitcher mit vielen Fastballs in die Strikezone), wird seine xFIP berechnet, als ob jeder dieser Flyballs mit Liga-Wahrscheinlichkeit zum Home Run wird. Das ist eine fairere Saisonprognose als FIP, weil sie das HR-Glück herausnimmt.
In meiner Wett-Praxis nutze ich xFIP vor allem für Saisonprognosen und langfristige Pitcher-Bewertung. Für einzelne Spielwetten ist FIP näher an der Realität – schließlich findet das nächste Spiel im echten Park mit echtem Wetter statt, nicht in einem normalisierten Modell. xFIP ist das Instrument für die „Wo steht dieser Pitcher in 50 Starts“ -Frage, FIP für die „Wie wird er heute werfen“ -Frage. Eine weitere Vertiefung in noch detailliertere Tracking-basierte Kennzahlen wie SIERA und Statcast findet sich im Cluster zu SIERA und Statcast.
Wenn ERA und FIP auseinanderlaufen – Signal oder Rauschen?
Die interessanten Wett-Situationen entstehen, wenn ERA und FIP nicht übereinstimmen. Die Standard-Schablone unter erfahrenen Wettern: ERA folgt FIP über genug Innings hinweg. Wenn beide weit auseinanderliegen, ist das eine Vorhersage über die kommende Regression.
Szenario 1: ERA niedriger als FIP. Beispiel: ERA 2,90, FIP 3,80. Differenz von fast einem Punkt zugunsten der ERA. Was bedeutet das? Der Pitcher hatte mehr Glück als seine eigentliche Pitcher-Leistung rechtfertigt – oder seine Defense hat überdurchschnittlich geliefert. In den nächsten 60 bis 90 Innings wird die ERA fast garantiert steigen, wenn das Glück sich normalisiert oder die Defense-Qualität durchschnittlicher wird. Wer auf diesen Pitcher wettet, wettet auf vergangene Resultate, nicht auf zukünftige Leistung.
Szenario 2: ERA höher als FIP. Beispiel: ERA 4,20, FIP 3,30. Differenz fast einen Punkt zugunsten der FIP. Hier ist der Pitcher unterbewertet. Seine eigentliche Pitcher-Leistung – gemessen an Strikeouts, Walks und Home Runs – ist gut. Was nicht gut war: die Defense hinter ihm oder die Sequenz, in der seine Baserunner kamen. Diese Faktoren regulieren sich. Wer auf diesen Pitcher wettet, wettet auf eine Korrektur, die statistisch sehr wahrscheinlich ist.
Die Frage ist immer: Signal oder Rauschen? Bei kleinen Sample-Größen (unter 50 Innings) sind ERA-FIP-Differenzen häufig Rauschen – zufällige Variationen, die noch keine echte Aussage über zukünftige Leistung zulassen. Bei 100+ Innings beginnt die Differenz als belastbares Signal zu wirken. Ab 150 Innings ist sie statistisch fest verankert.
Mein Filter: Ich wette auf ERA-FIP-Diskrepanzen nur, wenn die Innings-Zahl über 100 liegt und die Differenz mindestens 0,7 Punkte beträgt. Darunter sind die Wetten zu wenig fundiert.
Praktische Filter: FIP-Differenz als Edge-Indikator
Aus diesen Beobachtungen habe ich einen mehrstufigen Filter entwickelt, den ich vor jeder Pitcher-Wette anwende. Er ersetzt keine vollständige Modellierung, aber er fängt die häufigsten Fehler ab.
Stufe 1: Aktuelle FIP des Starters im Saisonkontext. Liegt sie unter dem Liga-Schnitt? Wenn ja, prüfe ich Stufe 2. Wenn nein (FIP über 4,30), lasse ich die Wette aus, es sei denn, ich wette gegen diesen Starter.
Stufe 2: FIP-zu-ERA-Differenz. Liegt FIP unter der ERA (also Pitcher unterbewertet)? Ich notiere die Differenz und prüfe ihre statistische Bedeutung. Ist die Differenz mindestens 0,7 Punkte über 100+ Innings? Wenn ja, ist das ein klares Bull-Signal für den Pitcher.
Stufe 3: xFIP-Cross-Check. Wenn FIP und xFIP weit auseinanderliegen, ist das HR-Glück involviert. xFIP unter FIP heißt: der Pitcher hatte einen guten HR-Lauf, der nicht halten wird. xFIP über FIP heißt: er hatte Pech mit Home Runs und wird sich verbessern. Diese Cross-Check-Information hilft mir, zwischen „echtem Edge“ und „Saisonglück“ zu unterscheiden.
Stufe 4: Sample-Größe. Habe ich genug Innings, um den Filter ernst zu nehmen? Unter 60 Innings ist alles spekulativ. Zwischen 60 und 100 Innings ist Vorsicht geboten – der Edge muss klar sein. Über 100 Innings ist die Statistik belastbar.
Wer diese vier Stufen konsequent durchgeht, wird viele Wetten ablehnen – und das ist der Punkt. Pitcher-Wett-Edges sind selten. Sie kommen vielleicht zwei bis vier Mal pro Woche vor, nicht zwei bis vier Mal pro Tag. Die Geduld, auf das richtige Setup zu warten, ist der Hauptunterschied zwischen profitablem und durchschnittlichem MLB-Wetten.
Welcher FIP-Wert gilt als überdurchschnittlich?
Eine FIP unter 3,80 gilt als überdurchschnittlich, weil der MLB-Liga-Schnitt typischerweise zwischen 4,00 und 4,20 schwankt. FIP unter 3,30 ist Elite-Niveau und entspricht etwa den Top-15-Startern der Liga. FIP unter 2,80 in einer kompletten Saison ist herausragend und kommt nur bei Cy-Young-Kandidaten vor. Die Skala ist absichtlich an ERA angeglichen, damit der direkte Vergleich möglich ist.
Ist xFIP für Saisonprognosen besser geeignet als FIP?
Ja, xFIP ist für Saisonprognosen geeigneter, weil sie das HR-pro-Flyball-Glück normalisiert – eine Variable mit hoher Saisonschwankung. Wer einen Pitcher über eine ganze Saison bewerten will, sollte xFIP heranziehen. Für einzelne Spielprognosen, in denen Park-Faktor, Wetter und tagesaktuelle Form eine Rolle spielen, ist FIP näher an der Realität. Die beiden Kennzahlen ergänzen sich, ersetzen sich nicht.
Verfasst vom Team von „Baseball Wetten”.
