Total Shot Ratio (TSR)

TSR = eigene_schuesse / (eigene_schuesse + gegnerische_schuesse)

Wertebereich: [0.0, 1.0]
  0.5 = ausgeglichen (Liga-Durchschnitt, mathematisch erzwungen)
  > 0.5 = Schuss-Dominanz
  < 0.5 = Schuss-Unterlegenheit

Aggregierte Berechnung (nicht Durchschnitt der Match-Ratios):
  tsr_5 = sum(shots_5) / (sum(shots_5) + sum(opp_shots_5))

TSR misst den Prozess (Schussdominanz), nicht das Ergebnis (Tore). Teams mit hohem TSR erzielen langfristig mehr Tore und gewinnen mehr Spiele. Auf Einzelspiel-Ebene ist TSR wenig aussagekraeftig (R² = 0.066) — der Wert liegt in der Aggregation ueber mehrere Spiele.

Shots on Target Ratio (SOTR)

SOTR wurde basierend auf der Recherche als Ergaenzung zum urspruenglichen Plan hinzugefuegt. Die Begruendung:

• Identische Repeatability wie TSR (86% Skill / 14% Glueck)
• Rankt in ML-Studien mit Random Forest und XGBoost konsistent als Top-1 oder Top-2 Feature
• Erfasst eine Qualitaetsdimension, die TSR allein nicht hat (Schussgenauigkeit als Team-Level-Signal)
• Benoetigt dieselben Daten — keine zusaetzlichen API-Kosten

Shot Accuracy (Schussgenauigkeit)

Shot Accuracy = shots_on_target / shots_total

EPL-Durchschnitt: ~34%
Elite-Teams:      38 – 42%
Schwache Teams:   26 – 30%

Moderately repeatable auf Team-Level. Auf Spieler-Level fast keine Repeatability, was die Team-Aggregation einschraenkt.

Shot Efficiency und Conversion Rate

Shot Efficiency  = Goals / Total Shots
  → Wie effizient verwandelt das Team seine Schuesse?
  EPL-Durchschnitt: ~10.3%

Conversion Rate  = Goals / Dangerous Attacks
  → Wie effizient verwandelt das Team gefaehrliche Angriffe?

Attack Efficiency (Angriffseffizienz)

Attack Efficiency = dangerous_attacks / total_attacks

"Dangerous Attacks" = Angriffe, bei denen das Team
  mit dem Ball in den Strafraum-Bereich eindringt
  und eine echte Torgefahr schafft.

  → 80% aller WM-2018-Tore kamen aus dieser Zone
  → 78% der Teams mit besserer Attack-Dominanz gewannen

Die Definition von "Dangerous Attacks" ist nicht standardisiert zwischen Datenprovidern. Sportmonks nutzt die STATSCORE-Definition. Ergebnisse sind moeglicherweise nicht direkt zwischen Datenquellen vergleichbar.

Rolling Windows

Fuer jedes der 6 Features:
  feature_5      — Letzte 5 Spiele (cross-season)
  feature_10     — Letzte 10 Spiele (cross-season)
  feature_season — Nur aktuelle Saison
  feature_avg    — 0.5 * f_5 + 0.3 * f_10 + 0.2 * f_season

Gesamt: 6 Features × 4 Windows + 1 Meta = 25 Team-Features

Match-Level Features

home_tsr_avg, away_tsr_avg, tsr_diff
home_sotr_avg, away_sotr_avg, sotr_diff
home_shot_accuracy_avg, away_shot_accuracy_avg, shot_accuracy_diff
home_shot_efficiency_avg, away_shot_efficiency_avg
home_attack_efficiency_avg, away_attack_efficiency_avg
home_conversion_rate_avg, away_conversion_rate_avg
home_matches, away_matches
has_shots          — 1/0 Sentinel

Gesamt: 18 Match-Level Features

Fehlende Daten

10 der 30 Ligen haben keine Advanced Statistics. Fuer diese wird has_shots = 0 gesetzt und alle Werte auf 0.0. Auch innerhalb abgedeckter Ligen koennen einzelne Fixtures fehlen — diese werden uebersprungen. Attack-Daten koennen unabhaengig fehlen: TSR, SOTR und Shot Accuracy werden trotzdem berechnet.