Elo-Rechner
Gib zwei Ratings ein und sieh die Siegwahrscheinlichkeit beider Seiten und genau, wie viele Punkte sie gewinnen oder verlieren. Passe den K-Faktor und weitere Einstellungen an, um jedes Match zu simulieren, ob 1v1 oder Free-for-all.
Match-Einstellungen
Bestimmt, wie stark sich Ratings ändern
Beeinflusst die erwartete Siegwahrscheinlichkeit
Verringert Rating-Verluste um diesen Prozentsatz
Match-Vorschau
Passe die Einstellungen an und berechne, um die Rating-Änderungen zu sehen
Rating-Formel
Rating-Änderung nach Rating-Differenz zum Gegner (aktualisiert sich live, während du die Einstellungen bearbeitest, inkl. Begrenzung)
Dieser Rechner zeigt das Elo-Rating-System, das der Ranglisten-Bot von Team Up verwendet.
So funktioniert's
Erwartetes Ergebnis
Das System berechnet anhand der Rating-Differenz, wie wahrscheinlich jeder Spieler gewinnt. Spieler mit höherem Rating gewinnen erwartungsgemäß häufiger.
Rating-Anpassung
Überraschungssiege (der Außenseiter gewinnt) sorgen für größere Rating-Ausschläge. Erwartete Ergebnisse führen zu kleineren Änderungen. Der K-Faktor bestimmt die Gesamtstärke.
Kurzanleitung
- 1 Gib Spieler-Rating und Gegner-Rating ein oder wechsle in den FFA-Modus, um mehrere Spieler hinzuzufügen
- 2 Wähle das Match-Ergebnis (1v1) oder vergib die Platzierungen (FFA)
- 3 Klicke auf Berechnen, um die Rating-Änderungen aller Spieler zu sehen
- 4 Klappe die Elo-Grundeinstellungen auf, um K-Faktor, Einflussbereich und mehr anzupassen
Lerne, wie Elo funktioniert
Diese Videos (auf Englisch) zeigen ausführlich die Mathematik und Theorie hinter dem Elo-System. Lieber lesen? Was Elo im Gaming bedeutet (auf Englisch) erklärt die Grundlagen, von der Formel bis zur „Elo-Hölle“.
Wichtige Parameter
K-Faktor
Standard: 32Steuert, wie stark Ratings schwanken. Höhere Werte bedeuten größere Rating-Ausschläge pro Match.
Einflussbereich
Standard: 400Die Rating-Differenz, ab der sich die Siegwahrscheinlichkeit deutlich verschiebt. Bei 400 Punkten Differenz liegt die erwartete Siegquote des Favoriten bei ca. 91 %.
Niederlagendämpfung
Standard: 0%Verringert Rating-Verluste um einen Prozentsatz. Praktisch, wenn du Niederlagen abfedern willst, ohne die Belohnung für Siege zu ändern.
FFA-Verteilung
Standard: AnIn Free-for-all-Matches wird jeder Spieler paarweise mit jedem Gegner verglichen. Ist die Option aktiv, wird die gesamte Rating-Änderung durch die Zahl der Gegner geteilt, sodass FFA-Rating-Änderungen auf derselben Skala liegen wie bei 1v1-Matches.
Rating-Begrenzung
Standard: AusBegrenzt extreme Rating-Änderungen bei großen Leistungsunterschieden. Verhindert, dass Favoriten für erwartete Siege fast nichts gewinnen oder Außenseiter für erwartete Niederlagen fast nichts verlieren.
Beispielszenarien
Ausgeglichenes Match
Zwei Spieler mit gleichem Rating (1200 vs. 1200)
Erwarteter Sieg
Der Favorit gewinnt (1400 schlägt 1200, 76% erwartet)
Überraschungssieg
Der Außenseiter gewinnt (1200 schlägt 1400, 24% erwartet)
Die Werte nutzen die Standardeinstellungen (K-Faktor: 32, Einflussbereich: 400) und sind so gerundet, wie der Bot sie einträgt
Elo-Siegwahrscheinlichkeit nach Rating-Differenz
Wie wahrscheinlich die Seite mit dem höheren Rating gewinnt und wie viele Punkte jede Seite für einen Sieg erhält.
| Rating-Differenz | Favorit gewinnt | Außenseiter gewinnt | Punkte für Favorit | Punkte für Außenseiter |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 50% | 50% | +16 | +16 |
| 50 | 57,1% | 42,9% | +14 | +18 |
| 100 | 64% | 36% | +12 | +20 |
| 150 | 70,3% | 29,7% | +9 | +23 |
| 200 | 76% | 24% | +8 | +24 |
| 250 | 80,8% | 19,2% | +6 | +26 |
| 300 | 84,9% | 15,1% | +5 | +27 |
| 400 | 90,9% | 9,1% | +3 | +29 |
| 500 | 94,7% | 5,3% | +2 | +30 |
| 600 | 96,9% | 3,1% | +1 | +31 |
| 800 | 99% | 1% | 0 | +32 |
K-Faktor 32, Einflussbereich 400, keine Rating-Begrenzung, auf ganze Punkte gerundet. Bei den Siegchancen zählt ein Unentschieden als halber Sieg.
FAQ zum Elo-Rechner
Wie berechnet der Elo-Rechner die Siegwahrscheinlichkeit?
Der erwartete Score jeder Seite ist 1 / (1 + 10^(Rating-Differenz / 400)), wobei die Differenz das Rating der Gegenseite minus dein eigenes ist. Zwei gleiche Ratings ergeben je 50 %; wer mit 200 Punkten favorisiert ist, gewinnt erwartungsgemäß in 76% der Fälle. Unentschieden zählen in dieser Zahl als halber Sieg, lies sie also als erwartetes Ergebnis und nicht als exakte Siegquote.
Wie hoch ist die Siegwahrscheinlichkeit bei 400 Punkten Elo-Differenz?
Etwa 90,9% für die Seite mit dem höheren Rating und 9,1% für die mit dem niedrigeren. 400 Punkte sind die Skala der Formel: Alle 400 Punkte Abstand verzehnfachen die Chancen des Favoriten. Bei 100 Punkten Abstand sind es 64%, bei 200 76% und bei 800 99%.
Wie viele Elo-Punkte gewinnt oder verliert man pro Match?
Die Änderung ist K × (tatsächliches Ergebnis − erwartetes Ergebnis). Mit K = 32 bewegt ein ausgeglichenes Match beide Seiten um 16 Punkte. Wer mit 200 Punkten favorisiert ist und gewinnt, bekommt nur 8, weil der Sieg erwartet war; gewinnt stattdessen die unterlegene Seite, bekommt sie 24. Im 1v1 ergeben die Änderungen beider Seiten zusammen immer null.
Welchen K-Faktor sollte ich verwenden?
K legt fest, wie stark ein Ergebnis ein Rating bewegt. 32 ist der übliche Standardwert und passt für die meisten Gaming-Communitys. Nimm 16–24 für eine etablierte Rangliste, auf der die Ratings stabil bleiben sollen, und 40 oder mehr für neue Spieler, deren Rating sein Niveau noch sucht. Schachverbände nutzen eine ähnliche Idee: Neue Spieler starten mit einem höheren K, das sinkt, je mehr Partien sie spielen.
Kann ich diesen Elo-Rechner für Fußball, Schach oder E-Sport verwenden?
Ja – die Grundformel ist überall dieselbe. Elo-Systeme im Fußball wie die World Football Elo Ratings ergänzen einen Multiplikator für die Tordifferenz und den Heimvorteil, die dieser Rechner nicht abbildet; erhöhe K bei wichtigeren Spielen, um das anzunähern. Für Schach und E-Sport passen die Standardeinstellungen hier sehr gut.
Wie werden Unentschieden berechnet?
Ein Unentschieden zählt für jede Seite 0,5. Bei gleichen Ratings ändert sich nichts. Bei unterschiedlichen Ratings verliert der Favorit Punkte und die unterlegene Seite gewinnt welche: Bei einem Favoriten mit 200 Punkten Vorsprung ändert ein Unentschieden das Rating um −8.
Zum Weiterlesen (auf Englisch)
Ratgeber zu Rating-Systemen
What Does Elo Mean in Gaming? The Elo Rating System Explained
Elo is a skill rating: you gain points for wins and lose them for losses, more for upsets. What low elo, high elo and elo hell mean, and how the math works.
Lesen →Elo Rating Calculator: Calculate & Understand Your Rating Changes
Use the free Elo calculator to see how results change ratings. The formulas, K-factor, and advanced options like loss dampening and FFA distribution.
Lesen →Glicko-2 vs Elo vs TrueSkill: Choosing a Rating System for Your Community
Elo, Glicko-2 and TrueSkill compared: how each handles uncertainty, team games and inactivity, and which rating system fits your gaming community.
Lesen →Elo K-Factor Curves: How Fast Should Ratings Move?
K-factor sets how fast ratings converge and how much they wobble after. Simulated numbers for K 16 to 64, and how a provisional K curve gets you both.
Lesen →The Attribution Problem: Rating Individual Players in Team Games
A 5v5 win is one bit of information split five ways. How Elo gives individual credit from a team result, and why an even split is wrong.
Lesen →Scoring Free-For-Alls: Rating Battle Royales and Multi-Team Matches
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Lesen →Bring diese Ratings zum Einsatz
Dieser Rechner nutzt genau dieselbe Elo-Engine wie der Bot von Team Up. Füg ihn deinem Discord-Server hinzu, und du kannst jede Einstellung oben pro Rangliste anpassen.