Schoenen Dunk goes Podcast!

[ProBonn]

Vielen Dank an @loosignho für die Einschätzungen aller BBL-Kader. Um die Sichtbarkeit für alle zu erhöhen, würde ich diese Beiträge statt im Bonner Thread hier bündeln. Viel Spaß beim Diskutieren!

[werbung]

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[Loosignho]

Liga-Ranking - Kaderbewertung

Weil ich ein Fan der Liga und von Rankings aller Art bin, versuche ich mich seit Jahren immer wieder zum Ende des Sommers an einer Bewertung der Kaderzusammenstellungen aller BBL Teams.
Das ist naturgemäß immer meine eigene Perspektive, limitiert durch meine eingeschränkte Kenntnis vieler, insbesondere neuer Spieler, und vor allem aber limitiert dadurch, dass es zwar durchaus in Grenzen möglich ist einzelne Spieler einzuschätzen, aber von Außen nie zu antizipieren ist, wie sich Teams zusammenfinden, eine Identität ausarbeiten, einen positiven- oder negativen Lauf haben, schlicht : Die sogenannten “weichen Faktoren” oder “Intangibles”, wie der Angelsachse sagt, bleiben naturgemäß unscharf.
Die Erfahrung mit diesen Rankings aus den letzten Jahren ist demgemäß auch gemischt: Einzelne Teams wurden gut getroffen, die Eine oder Andere unangenehme Wahrheit aufgedeckt, aber es gab immer wieder Teams die komplett anders abgeschnitten haben als ich das erwartet habe.
Letzte Saison war es ziemlich gemischt. Ich habe Braunschweig, Frankfurt, Hamburg, den MBC, Rostock, Oldenburg, München, Bonn und Vechta ungefähr in der Region verortet wo sie gelandet sind, Ulm, Chemnitz, Jena hatte ich besser erwartet, Trier, Würzburg, Bamberg, Lubu und Alba teils deutlich schlechter. Heidelberg habe ich komplett falsch eingeschätzt.

Die Gründe für die durchwachsene Quote sind in der Rückschau vielfältig. Zum einen ist die Skala die ich verwendet habe ziemlich grob (siehe https://www.schoenen-dunk.de/post/2814644)
Zum Zweiten Haben sich die Teams in der Saison signifikant verändert (Nachverpflichtungen, Abgänge, Verletzungen) und zum Dritten haben sich in einigen Kadern nach dem Tag wo ich die Analyse ausgewertet habe, noch deutliche Veränderungen ergeben. Das alles ändert aber nichts daran, dass es Spaß gemacht hat, eine teilweise interessante inhaltliche Diskussion angeregt hat und abschließend dann doch einen ganz guten Ansatz für die Leistungsstärke der Teams in den ersten Wochen der Saison geliefert hat. (Diesbezüglich lag ich nur bei Heidelberg und Würzburg richtig daneben).
Trotzdem hat mich das ein bisschen gewurmt. Vor allem finde ich es weiterhin wirklich schwer neue Spieler einzuschätzen. Da haben wir auf der einen Seite recht umfangreiche Statistiken (z.B. bei Realgm), Physische Gegebenheiten (Alter, Größe, Gewicht etc…) aber eben auch oft Unklarheit darüber, wie sich diese Zahlenwerke mit denen man Basketballer zumindest halbwegs “vermessen” kann, dann aus einer anderen Liga in die BBL übertragen lässt. Das ist im Kern dasselbe Problem, dass auch Scouts oder Draft-Analysten haben.
Mein Ansatz in der Vergangenheit war, die neuen Spieler über Vergleiche mit Spielern die bekannt sind zu kategorisieren. Das klappt gut ist aber super grob.
Dieses Jahr habe ich mir deshalb etwas anderes überlegt. Das Verfahren basiert auf einem Phänomen, das man als “predictive power of improper linear models” bezeichnet. Wer Lust hat das zu googeln, da gibt es super spannende Forschung zu.

Sehr verkürzt geht es um folgendes: Man kann nachweisen, dass sehr simple lineare Modelle zur Vorhersage von zukünftigem Verhalten unter bestimmten Rahmenbedingungen mindestens genauso gut, wenn nicht sogar besser funktionieren als sehr ausgeklügelte komplexe Verfahren. Das Ganze basiert auf der Erkenntnis, dass Menschen recht gut darin sind zu beurteilen welche Parameter grundsätzlich einen Einfluss auf ein zu prognostizierendes Ereignis haben, und auch darin zu beurteilen, ob der Parameter positiv oder negativ beiträgt. Worin Menschen hingegen nicht so besonders gut sind (auch Experten btw.) ist darin zu bewerten wie viel genau ein Parameter beitragen wird.
In unserem konkreten Falle von Basketballern haben wir einen schönen Test-Case für dieses Verfahren. Basketballspieler werden kontinuierlich in statistischen Kategorien vermessen. Ich kann sehr einfach eine bestimmte Menge an Parametern auswählen, die einem Spieler zuzuordnen sind, beispielsweise Punkte, Defensiv Rebounds, Offensiv Rebounds, Turnover, Assists, die effektive Wurfquote und die Größe des Spielers.
Ich denke dass es Konsens ist, dass alle diese Parameter bis auf Turnover, positiv mit der erwartbaren Leistung des Spielers korreliert sind, und bei Turnovern ist es genau umgekehrt, je kleiner der Wert, desto besser.
Jetzt ist es so, dass die Parameter natürlich nur vergleichbar sind, wenn ich dies auf die Minuten pro Spiel, die die Spieler gespielt haben normiere, denn 10 Punkte in 10 Minuten sind besser als 12 Punkte in 25 Minuten, aber diese Normierung ist ja einfach. Außerdem muss ich mir überlegen, ob die möglichen Werteräume der einzelnen Parameter ungefähr vergleichbar ist. So kann ich die Körpergröße in cm oder in Metern angeben. Auch die eFG% ist ein Sonderfall, da sie immer kleiner als 1 ist und damit wäre ohne Skalierung der Impact in einem einfachen linearen Modell immer zu klein für einen Parameter, der offensichtlich wichtig ist. Ich habe mir verschiedene Normierungen überlegt, die alle ihre Nachteile hatten. Am Ende bin ich dazu übergegangen das Scoring und die Scoring Effizienz zu kombinieren indem ich immer das Produkt aus eFG% und PPG gebildet habe. Dieser Wert ist ebenfalls ganz offensichtlich positiv zur Qualität des Spielers korreliert, und hat einen brauchbaren Werteraum.
Im ersten Schritt kann ich jetzt das einfachste denkbare lineare Modell nehmen indem ich einfach vor jeden Parameter außer Turnover einen Faktor F setzte der erstmal für alle Parameter 1 oder 2 ist , und für Turnover -2. Die Idee hinter 1 und 2 ist, dass ich nicht will , dass einzelne Parameter die Bewertung dominieren. Da der Parameterwert für Punkte aber grundsätzlich im Schnitt rund doppelt so groß ist wie alle anderen Parameter Werte in ihrem jeweiligen Durchschnitt korrigiere ich dies über die Faktoren.

Für einen Spieler X ist dann der Wert dieser Linearkombination: Player Value= 1 * Punkte Pro Minute* eFG% + 1 * Größe in Meter+ 2 Mal Assists Pro Minute + 2 * Offensivrebounds pro Minute + 2 * Defensivrebounds pro Minute + 2 * Turnover Pro Minute. - So weit so simpel.

Wenn ich das nun für alle Spieler aus einer Liga ausrechne erhalte ich für jeden dieser Spieler einen “Player Value” der die erwartbare Leistung dieses Spielers in genau dieser Liga
Kennzeichnet, und zwar aus der Auswertung der letztjährigen Performance mithilfe eines “improper Linear Models”.

Der letzte Schritt ist nun die Beantwortung der Frage, wie denn Spieler in die Liste einsortiert werden sollen, die aus anderen Ligen kommen. Offensichtlich ist es ja so, dass die Niveaus der Ligen durchaus unterschiedlich sind, und es vielleicht einfacher ist in Belgien 15 Punkte aufzulegen als in Deutschland. Glücklicherweise gib es ein halbwegs aktuellen Ligastärken-Ranking: https://germanbasketballanalytics.substack.com/p/ranking-all-major-european-basketballt . Ich habe für die Bewertung von Statistiken aus anderen Ligen auf dieses Ranking zurückgegriffen und die relativen Stärken der Ligen auf die BBL normiert. Alle Einzelstatistiken der Spieler (Außer Körpergröße) werden mit diesem Skalierungsfaktor multipliziert.

Damit erhalte ich beispielsweise für die Pointguards der kommenden Saison:

Die Liste ist offensichtlich nicht kompletter Unsinn, aber es gibt auch auf den ersten Blick Auffälligkeiten
Hermannsson ist zu weit unten, Murphy ist sehr weit oben.
Schauen wir uns diese beiden auffälligen Protagonisten an, so fällt bei Murphy auf, dass er eben in allen Kategorien relativ gut ist: er ist der beste Offensivrebounder aller PG’s er hat deutlich die meisten Assists pro Minute und gleichzeitig relativ gesehen sehr wenige TO’s, ist ein guter Defensivrebounder und Punktet durchschnittlich effektiv (Er kann zwar nicht von außen werfen, aber dafür macht er viele Layups).
Hermannsson dagegen ist zwar ein effizienterer Scorer, aber ein signifikant schlechterer Rebounder und hat ein schlechteres Assist/TO Verhältnis. Es ist ein Feature des Systems dass es letztlich Produktion in Zahlen bewertet. Das Hermannsson fundamental ausschlaggebend für den Gewinn der Berliner Meisterschaft war, spiegelt sich eben in den Statistiken nicht wieder, das altbekannte Problem der sog, “intangibles”. Es gibt aber natürlich auch systematische Faktoren
Murphy ist eben auch ein so guter Rebounder, weil Bonn das Offensivrebounding zu einem fundamentalen Pfeiler ihres Spielansatzes gemacht hat, Trier beispielsweise hingegen hat einen anderen Spielansatz, da rebounden die Guards eben nicht so viel. Ob Brooks im Bonner System auch viel Rebounden würde wissen wir schlicht nicht, dafür müsste man in die individuelle Bewertung noch eine “Spielstil” - Komponente einbauen, und das ist offensichtlich nicht einfach.

Wir lernen aus der Tabelle der PG`s dass das Modell Grenzen ha,t insbesondere die “Intanglibes”, wie alle anderen Modelle auch, aber dass es davon abgesehen recht gut funktioniert. Vor allem, wenn man sich vor Augen hält dass Spieler, die plus-minus 10% auseinanderliegen im Rahmen der Ungenauigkeit des Modelles auf jeweils demselben Level sind

Ich kann nun diese Vorgehensweise auf alle Spieler von denen bekannt ist, dass sie nächste Saison in einem BBL Kader stehen ausweiten.

Shooting Guards:

Forwards:

PF’s:

Und Center:

Mir ist völlig bewusst, dass es viele Einzelfälle in diesen Tabellen gibt die Diskussionswürdig sind. Das ist auch gut so denn eine “Berechenbarkeit” würde ja den Sport sehr langweilig machen und es gibt ja auch offensichtlich Einflussfaktoren von denen wir wissen, dass sie eine Rolle Spielen und die wir trotzdem nicht quantifizieren können… Ich finde jedoch gleichzeitig dass die Ranglisten verblüffend gut sind, für so ein super simples Modell und mindestens genauso gute Ergebnisse rauswerfen wie die überaus komplexen Modelle die auf der Basis von Advanced Stats (Vorp, BPM RAPM usw) aufgebaut sind. Zu jedem "Diskussionswürdigen Einzelergebnis gibt es immer mehrere Ergebnisse die wirklich erstaunlich gut passen (z.B. Dass Charles Thompson, Martin Breunig und Michael Kessens, drei vom Spiel her sehr unterschiedliche Center, alle auf praktisch demselben Level der “Wichtigkeit für Ihr Team” ausgegeben werden, stimmt sehr gut mit meiner eigenen Einschätzung überein.
Mehr noch, die Einfachheit des Modelles erlaubt es am Ende des Jahres aus einem Vergleich mit dem Vorjahr die relativen Ligastärken zu verifizieren, und zwar dann konkret bezogen auf die Übertragbarkeit von Stats auf die BBL. Aber das ist eine Analyse die ich dann beizeiten mal für die abgelaufene Saison nachholen werde. Bis auf Weiteres muss ich jetzt das nehmen was ich habe, und das ergibt, wie gesagt erstaunlich viel Sinn.

Um die Sache dann wieder auf meine Ausgangsfrage zurückzuführen, “Wie gut glaube ich, dass die Teams, Stand heute, mit Blick auf die kommende Saison aufgestellt sind”, kann ich nun zumindest eine erste Einschätzung abgeben indem ich einfach die Werte der besten 10 Spieler pro Team summiere, also die prognostizierte Leistungsfähigkeit der Spieler die tatsächlich im Kader stehen werden zusammenzähle -> Die Stärke des Kaders an sich.
Einige Kader sind noch nicht final, insbesondere Frankfurt, , ebenso bei Braunschweig und vermutl. Ulm aber ein erstes Ranking zum Start der meisten Trainingscamps sieht nun so aus:

Soweit erstmal zu dem Ergebnis des Modells, stand 10.08.2026. Meine subjektiven Einschätzungen zu den einzelnen Teams kommt dann nach und nach in den folgenden Tage, denn natürlich gibt es abseits von Modellvorhersagen Dinge die wir wir über Teams und Coaches etc wissen die dann das Bild erst richtig rund machen.
Wie immer freue ich mich über die Diskussion.

[Ein ehemaliger Benutzer]

Puh - schwere Kost für einen Amateur wie mich…

Aber ich möchte sagen, dass ich gefühlt Schwierigkeiten habe zu glauben,

• dass Chemnitz in der Stärke der einzelnen Spieler vor Berlin anzusiedeln ist
• dass Würzburg nach den Abgängen der 3 Guards so weit oben stehen soll im Ranking

[RakeRanitzki]

@Loosignho in dem Moment, in dem du auf Top10 pro Team normiertst, verschwindet einer der Vorteile der breiter Aufgestellten Teams & auch die Schwäche ‘flache Rotation’ wird kaschiert.

Wenn Berlin zB auf 11+12 zumindest durchschnittliches Top10-Kaderspotniveau hat, Chemnitz aber evtl nur unterdurchschnittliches, verzerrt das dein System. Auch Bonn im Vergleich zur Konkurrenz in der Etatregion ja bewusst mit zusätzlicher Tiefe, die man durchaus als Stärke sehen kann/sollte.

Geld auf Position 8-12 oÄ zu sparen, ist ja eine strategische Entscheidung, die durchaus Risiken birgt. Diese zT auszuklammern, verzerrt unnötig.

[Loosignho]

@RakeRanitzki sagte:

@Loosignho in dem Moment, in dem du auf Top10 pro Team normiertst, verschwindet einer der Vorteile der breiter Aufgestellten Teams & auch die Schwäche ‘flache Rotation’ wird kaschiert.

Wenn Berlin zB auf 11+12 zumindest durchschnittliches Top10-Kaderspotniveau hat, Chemnitz aber evtl nur unterdurchschnittliches, verzerrt das dein System. Auch Bonn im Vergleich zur Konkurrenz in der Etatregion ja bewusst mit zusätzlicher Tiefe, die man durchaus als Stärke sehen kann/sollte.

Geld auf Position 8-12 oÄ zu sparen, ist ja eine strategische Entscheidung, die durchaus Risiken birgt. Diese zT auszuklammern, verzerrt unnötig.

Jep, das ist ein wunder Punkt der mir bewusst ist. Die Kadergrößen der Teams sind allerdings so unterscheidlich dass es ansonsten sehr schwer ist eine verggleichbarkeit zu bekommen. Faktisch spielen tun in der BBL ohnehin nur 9er und 10er Rotationen, aber Du hast recht, bei den Breit aufgestellten Teams ins immer mal wieder andere Spieler in diesem 9er oder 10er Kreis

[Loosignho]

@Theo-0 sagte:

Puh - schwere Kost für einen Amateur wie mich…

Aber ich möchte sagen, dass ich gefühlt Schwierigkeiten habe zu glauben,

• dass Chemnitz in der Stärke der einzelnen Spieler vor Berlin anzusiedeln ist
• dass Würzburg nach den Abgängen der 3 Guards so weit oben stehen soll im Ranking

Chemnitz hat mich auch im ersten Moment überrascht, aber die haben schon einen krass starken Kader wie ich finde. Die haben den PG vom Pokalsieger geholt (Williams), einen Guard aus der ersten Französischen Liga (Flemming), einen Guard der in der BBL 16 Punkte im Schnitt aufgelegt hat (Smith), mit Atkins einen Spieler der zuletzt in Israel, davor in der Türkei, Italien und der BBL Starter war, der MVP der ProA der da 20 Punkte und mehr als 7 Rebounds aufgelegt hat, Cesar aus dem Eurocup, King aus der BBL usw.
Was das Level angeht, von wo die Spieler kommen, ist das eien Komplettansage. Ob ich glaube das das funktioniert ist ja erstmal eine Andere Sache.
Bei Alba glaube ich, dass die Kaderplanung noch nicht abgeschlossen ist, minsofern werden die sich schon wie gehabt auf Position 2 einsortieren.
Würzburg ist spannend weil da ist in der Tat ein Fehler in meiner Tabelle gewesen, danke. Die sind tatsächlich mit einem Gesamtwert von 86.8 deutlich schwächer bewertet:

[Conrad]

@Loosignho Anhand welcher Metrik bewertest du die Defense eines Spielers? Oder handelt es sich hier um ein reines Offense und Rebound Rating?

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[Ein ehemaliger Benutzer]

Wenn die Teams so einlaufen würden: Viertelfinale gegen Trier nehm ich…

[Loosignho]

@Conrad : Ich werte nur die aufgeführten Statistiken aus und nutze keine der bekannten defensiven Metriken.
Das mache ich vor allem, weil es keine defenisve Metrik gibt, die explizit den Wert eines einzelnen Spielers bewerten kann.
Wir hatten letztes Jar eine sehr gute Defensive, das bedeutet, dass alle Spieler aus dem Team die halbwegs Minuten gesehen haben automatisch eine gutes Defensiv-Rating haben. Sind die alle individuell sehr gute Verteidiger? - funktionieren die auch in anderen Systemen? - Schwer zu sagen. Es währe natürlich gut wenn es sinnvolle On-Off Statistiken geben würde, aber die habe ich leider nicht. genauso sind Steals und Blocks extrem unscharf.
Insofern ist das eine Lücke im Modell, aber, dass ist das schöne an “improper linear models”, die müssen auch nicht vollständig sein.

Diese Formalia beiseite, ist die Erwartung, wie gut die Teams defensiv sein werden, ebenso wie gut sie letztendlich auf dem Feld sein werden nicht alleinig durch das Modell abzubilden. Dazu versuche ich in den kommenden Tagen noch die Teameinschätzungen nachzureichen

[TheRealBommel]

@Loosignho sagte:

Liga-Ranking - Kaderbewertung

Weil ich ein Fan der Liga und von Rankings aller Art bin, versuche ich mich seit Jahren immer wieder zum Ende des Sommers an einer Bewertung der Kaderzusammenstellungen aller BBL Teams.
Das ist naturgemäß immer meine eigene Perspektive, limitiert durch meine eingeschränkte Kenntnis vieler, insbesondere neuer Spieler, und vor allem aber limitiert dadurch, dass es zwar durchaus in Grenzen möglich ist einzelne Spieler einzuschätzen, aber von Außen nie zu antizipieren ist, wie sich Teams zusammenfinden, eine Identität ausarbeiten, einen positiven- oder negativen Lauf haben, schlicht : Die sogenannten “weichen Faktoren” oder “Intangibles”, wie der Angelsachse sagt, bleiben naturgemäß unscharf.
Die Erfahrung mit diesen Rankings aus den letzten Jahren ist demgemäß auch gemischt: Einzelne Teams wurden gut getroffen, die Eine oder Andere unangenehme Wahrheit aufgedeckt, aber es gab immer wieder Teams die komplett anders abgeschnitten haben als ich das erwartet habe.
Letzte Saison war es ziemlich gemischt. Ich habe Braunschweig, Frankfurt, Hamburg, den MBC, Rostock, Oldenburg, München, Bonn und Vechta ungefähr in der Region verortet wo sie gelandet sind, Ulm, Chemnitz, Jena hatte ich besser erwartet, Trier, Würzburg, Bamberg, Lubu und Alba teils deutlich schlechter. Heidelberg habe ich komplett falsch eingeschätzt.

Die Gründe für die durchwachsene Quote sind in der Rückschau vielfältig. Zum einen ist die Skala die ich verwendet habe ziemlich grob (siehe https://www.schoenen-dunk.de/post/2814644)
Zum Zweiten Haben sich die Teams in der Saison signifikant verändert (Nachverpflichtungen, Abgänge, Verletzungen) und zum Dritten haben sich in einigen Kadern nach dem Tag wo ich die Analyse ausgewertet habe, noch deutliche Veränderungen ergeben. Das alles ändert aber nichts daran, dass es Spaß gemacht hat, eine teilweise interessante inhaltliche Diskussion angeregt hat und abschließend dann doch einen ganz guten Ansatz für die Leistungsstärke der Teams in den ersten Wochen der Saison geliefert hat. (Diesbezüglich lag ich nur bei Heidelberg und Würzburg richtig daneben).
Trotzdem hat mich das ein bisschen gewurmt. Vor allem finde ich es weiterhin wirklich schwer neue Spieler einzuschätzen. Da haben wir auf der einen Seite recht umfangreiche Statistiken (z.B. bei Realgm), Physische Gegebenheiten (Alter, Größe, Gewicht etc…) aber eben auch oft Unklarheit darüber, wie sich diese Zahlenwerke mit denen man Basketballer zumindest halbwegs “vermessen” kann, dann aus einer anderen Liga in die BBL übertragen lässt. Das ist im Kern dasselbe Problem, dass auch Scouts oder Draft-Analysten haben.
Mein Ansatz in der Vergangenheit war, die neuen Spieler über Vergleiche mit Spielern die bekannt sind zu kategorisieren. Das klappt gut ist aber super grob.
Dieses Jahr habe ich mir deshalb etwas anderes überlegt. Das Verfahren basiert auf einem Phänomen, das man als “predictive power of improper linear models” bezeichnet. Wer Lust hat das zu googeln, da gibt es super spannende Forschung zu.

Sehr verkürzt geht es um folgendes: Man kann nachweisen, dass sehr simple lineare Modelle zur Vorhersage von zukünftigem Verhalten unter bestimmten Rahmenbedingungen mindestens genauso gut, wenn nicht sogar besser funktionieren als sehr ausgeklügelte komplexe Verfahren. Das Ganze basiert auf der Erkenntnis, dass Menschen recht gut darin sind zu beurteilen welche Parameter grundsätzlich einen Einfluss auf ein zu prognostizierendes Ereignis haben, und auch darin zu beurteilen, ob der Parameter positiv oder negativ beiträgt. Worin Menschen hingegen nicht so besonders gut sind (auch Experten btw.) ist darin zu bewerten wie viel genau ein Parameter beitragen wird.
In unserem konkreten Falle von Basketballern haben wir einen schönen Test-Case für dieses Verfahren. Basketballspieler werden kontinuierlich in statistischen Kategorien vermessen. Ich kann sehr einfach eine bestimmte Menge an Parametern auswählen, die einem Spieler zuzuordnen sind, beispielsweise Punkte, Defensiv Rebounds, Offensiv Rebounds, Turnover, Assists, die effektive Wurfquote und die Größe des Spielers.
Ich denke dass es Konsens ist, dass alle diese Parameter bis auf Turnover, positiv mit der erwartbaren Leistung des Spielers korreliert sind, und bei Turnovern ist es genau umgekehrt, je kleiner der Wert, desto besser.
Jetzt ist es so, dass die Parameter natürlich nur vergleichbar sind, wenn ich dies auf die Minuten pro Spiel, die die Spieler gespielt haben normiere, denn 10 Punkte in 10 Minuten sind besser als 12 Punkte in 25 Minuten, aber diese Normierung ist ja einfach. Außerdem muss ich mir überlegen, ob die möglichen Werteräume der einzelnen Parameter ungefähr vergleichbar ist. So kann ich die Körpergröße in cm oder in Metern angeben. Auch die eFG% ist ein Sonderfall, da sie immer kleiner als 1 ist und damit wäre ohne Skalierung der Impact in einem einfachen linearen Modell immer zu klein für einen Parameter, der offensichtlich wichtig ist. Ich habe mir verschiedene Normierungen überlegt, die alle ihre Nachteile hatten. Am Ende bin ich dazu übergegangen das Scoring und die Scoring Effizienz zu kombinieren indem ich immer das Produkt aus eFG% und PPG gebildet habe. Dieser Wert ist ebenfalls ganz offensichtlich positiv zur Qualität des Spielers korreliert, und hat einen brauchbaren Werteraum.
Im ersten Schritt kann ich jetzt das einfachste denkbare lineare Modell nehmen indem ich einfach vor jeden Parameter außer Turnover einen Faktor F setzte der erstmal für alle Parameter 1 oder 2 ist , und für Turnover -2. Die Idee hinter 1 und 2 ist, dass ich nicht will , dass einzelne Parameter die Bewertung dominieren. Da der Parameterwert für Punkte aber grundsätzlich im Schnitt rund doppelt so groß ist wie alle anderen Parameter Werte in ihrem jeweiligen Durchschnitt korrigiere ich dies über die Faktoren.

Für einen Spieler X ist dann der Wert dieser Linearkombination: Player Value= 1 * Punkte Pro Minute* eFG% + 1 * Größe in Meter+ 2 Mal Assists Pro Minute + 2 * Offensivrebounds pro Minute + 2 * Defensivrebounds pro Minute + 2 * Turnover Pro Minute. - So weit so simpel.

Wenn ich das nun für alle Spieler aus einer Liga ausrechne erhalte ich für jeden dieser Spieler einen “Player Value” der die erwartbare Leistung dieses Spielers in genau dieser Liga
Kennzeichnet, und zwar aus der Auswertung der letztjährigen Performance mithilfe eines “improper Linear Models”.

Der letzte Schritt ist nun die Beantwortung der Frage, wie denn Spieler in die Liste einsortiert werden sollen, die aus anderen Ligen kommen. Offensichtlich ist es ja so, dass die Niveaus der Ligen durchaus unterschiedlich sind, und es vielleicht einfacher ist in Belgien 15 Punkte aufzulegen als in Deutschland. Glücklicherweise gib es ein halbwegs aktuellen Ligastärken-Ranking: https://germanbasketballanalytics.substack.com/p/ranking-all-major-european-basketballt . Ich habe für die Bewertung von Statistiken aus anderen Ligen auf dieses Ranking zurückgegriffen und die relativen Stärken der Ligen auf die BBL normiert. Alle Einzelstatistiken der Spieler (Außer Körpergröße) werden mit diesem Skalierungsfaktor multipliziert.

Damit erhalte ich beispielsweise für die Pointguards der kommenden Saison:

Die Liste ist offensichtlich nicht kompletter Unsinn, aber es gibt auch auf den ersten Blick Auffälligkeiten
Hermannsson ist zu weit unten, Murphy ist sehr weit oben.
Schauen wir uns diese beiden auffälligen Protagonisten an, so fällt bei Murphy auf, dass er eben in allen Kategorien relativ gut ist: er ist der beste Offensivrebounder aller PG’s er hat deutlich die meisten Assists pro Minute und gleichzeitig relativ gesehen sehr wenige TO’s, ist ein guter Defensivrebounder und Punktet durchschnittlich effektiv (Er kann zwar nicht von außen werfen, aber dafür macht er viele Layups).
Hermannsson dagegen ist zwar ein effizienterer Scorer, aber ein signifikant schlechterer Rebounder und hat ein schlechteres Assist/TO Verhältnis. Es ist ein Feature des Systems dass es letztlich Produktion in Zahlen bewertet. Das Hermannsson fundamental ausschlaggebend für den Gewinn der Berliner Meisterschaft war, spiegelt sich eben in den Statistiken nicht wieder, das altbekannte Problem der sog, “intangibles”. Es gibt aber natürlich auch systematische Faktoren
Murphy ist eben auch ein so guter Rebounder, weil Bonn das Offensivrebounding zu einem fundamentalen Pfeiler ihres Spielansatzes gemacht hat, Trier beispielsweise hingegen hat einen anderen Spielansatz, da rebounden die Guards eben nicht so viel. Ob Brooks im Bonner System auch viel Rebounden würde wissen wir schlicht nicht, dafür müsste man in die individuelle Bewertung noch eine “Spielstil” - Komponente einbauen, und das ist offensichtlich nicht einfach.

Wir lernen aus der Tabelle der PG`s dass das Modell Grenzen ha,t insbesondere die “Intanglibes”, wie alle anderen Modelle auch, aber dass es davon abgesehen recht gut funktioniert. Vor allem, wenn man sich vor Augen hält dass Spieler, die plus-minus 10% auseinanderliegen im Rahmen der Ungenauigkeit des Modelles auf jeweils demselben Level sind

Ich kann nun diese Vorgehensweise auf alle Spieler von denen bekannt ist, dass sie nächste Saison in einem BBL Kader stehen ausweiten.

Shooting Guards:

Forwards:

PF’s:

Und Center:

Mir ist völlig bewusst, dass es viele Einzelfälle in diesen Tabellen gibt die Diskussionswürdig sind. Das ist auch gut so denn eine “Berechenbarkeit” würde ja den Sport sehr langweilig machen und es gibt ja auch offensichtlich Einflussfaktoren von denen wir wissen, dass sie eine Rolle Spielen und die wir trotzdem nicht quantifizieren können… Ich finde jedoch gleichzeitig dass die Ranglisten verblüffend gut sind, für so ein super simples Modell und mindestens genauso gute Ergebnisse rauswerfen wie die überaus komplexen Modelle die auf der Basis von Advanced Stats (Vorp, BPM RAPM usw) aufgebaut sind. Zu jedem "Diskussionswürdigen Einzelergebnis gibt es immer mehrere Ergebnisse die wirklich erstaunlich gut passen (z.B. Dass Charles Thompson, Martin Breunig und Michael Kessens, drei vom Spiel her sehr unterschiedliche Center, alle auf praktisch demselben Level der “Wichtigkeit für Ihr Team” ausgegeben werden, stimmt sehr gut mit meiner eigenen Einschätzung überein.
Mehr noch, die Einfachheit des Modelles erlaubt es am Ende des Jahres aus einem Vergleich mit dem Vorjahr die relativen Ligastärken zu verifizieren, und zwar dann konkret bezogen auf die Übertragbarkeit von Stats auf die BBL. Aber das ist eine Analyse die ich dann beizeiten mal für die abgelaufene Saison nachholen werde. Bis auf Weiteres muss ich jetzt das nehmen was ich habe, und das ergibt, wie gesagt erstaunlich viel Sinn.

Um die Sache dann wieder auf meine Ausgangsfrage zurückzuführen, “Wie gut glaube ich, dass die Teams, Stand heute, mit Blick auf die kommende Saison aufgestellt sind”, kann ich nun zumindest eine erste Einschätzung abgeben indem ich einfach die Werte der besten 10 Spieler pro Team summiere, also die prognostizierte Leistungsfähigkeit der Spieler die tatsächlich im Kader stehen werden zusammenzähle -> Die Stärke des Kaders an sich.
Einige Kader sind noch nicht final, insbesondere Frankfurt, , ebenso bei Braunschweig und vermutl. Ulm aber ein erstes Ranking zum Start der meisten Trainingscamps sieht nun so aus:

Soweit erstmal zu dem Ergebnis des Modells, stand 10.08.2026. Meine subjektiven Einschätzungen zu den einzelnen Teams kommt dann nach und nach in den folgenden Tage, denn natürlich gibt es abseits von Modellvorhersagen Dinge die wir wir über Teams und Coaches etc wissen die dann das Bild erst richtig rund machen.
Wie immer freue ich mich über die Diskussion.

Im Notfall kann man ja immer sagen, das der Spieler/das Team nicht zu schlecht, sondern einfach zu klein ist

[Hybi92]

@Loosignho Da nimmst du mir ja schon 2 meiner Hot Takes für meine Saisonvorschau weg mit deiner Mathematik.

Bei Chemnitz muss man auch sehen, dass ein Burnham eben eine historisch gute Saison in der Pro A gespielt hat mit der höchsten Effektivitätswertung der Liga Geschichte wenn ich das richtig im Kopf habe. Der landet dann selbst mit dem Ligakoeffizienten höher, als das jeder ohne Mathematik dahinter sehen würde wenn man es nur auf diese eine Saison bezieht.

[Steiner]

Ich hoffe mal,ich bekomme nicht zuviel Ärger,wenn ich als Chemnitzer denn Bonner Thread kapere,aber ich würde in einer Sache gern auf die Arbeit von @Loosignho eingehen,sowas gehört gebührend gewürdigt,tolle Sache. Wenn die Mods etwas auslagern wollen,dann nur zu.

Natürlich hab ich mich vorerst auf die Auflistung der NINERS konzentriert,wenn das Overall-Ranking nur annähernd die Abschlusstabelle wiederspiegelt,dann unterschreib ich das sofort.
Eine Personalie hat mich dann aber doch stutzig gemacht,und zwar Alexander Richardson aus der Center-Riege. Das wäre für mich so ein Beispiel,wo nackte Zahlen nicht unbedingt die wahre Stärke gegenüber seinen Ligakonkurrenten auf dieser Position wiederspiegelt. Für mich ist er realistisch gesehen niemals vor einem Kessens,Breunig oder Agbakoko einzuordnen,da will er vielleicht irgendwann mal hinkommen. Seine Einsatzzeiten werden anfangs auf ein Minimum beschränkt sein,unter Pastore werden die jungen Spieler erst langsam herangeführt und nicht ins kalte Wasser geworfen. Er wird nur Entlastungsminuten bekommen,wenn die etablierten Center (Atkins + Ceaser) unter Umständen in Foultrouble geraten,allein Das unterscheidet ihn schon mal von den “alten Center-Hasen” die ich oben aufgeführt habe.

Das soll keine grundsätzliche Kritik an der Arbeit von @Loosignho sein,ganz im Gegenteil,ich finde das großartig wenn jemand so viel Zeit und Mühe hineininvestiert. Aber das Richardson-Ranking kam mir dann doch etwas komisch vor und wird mMn anderen Namen nicht gerecht,ich wollte es zumindest mal erwähnt haben. (Alex darf mich gern Lügen strafen)

[BBLChris]

@Hybi92 sagte:

@Loosignho Da nimmst du mir ja schon 2 meiner Hot Takes für meine Saisonvorschau weg mit deiner Mathematik.

Bei Chemnitz muss man auch sehen, dass ein Burnham eben eine historisch gute Saison in der Pro A gespielt hat mit der höchsten Effektivitätswertung der Liga Geschichte wenn ich das richtig im Kopf habe. Der landet dann selbst mit dem Ligakoeffizienten höher, als das jeder ohne Mathematik dahinter sehen würde wenn man es nur auf diese eine Saison bezieht.

Wo genau ist da der Hot Take zu erkennen? Mal abgesehen davon, dass ihr bzw. Junes Trier ja deutlich schlechter seht als letzte Saison ️

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[BB-99]

Mal wieder eine bemerkenswerte Fleißarbeit von @loosignho , danke dafür.

Nach dem auch für mich validen und von @rakeranitzki bereits angesprochenen Aspekt der Kadertiefe möchte ich noch den Punkt der jeweiligen deutschen Rotation ins Spiel bringen… aufgrund der 6+6 Regelung in der BBL sollte man das wohl einfach mitbetrachten und wenn ich da alleine Alba mit den Niners vergleiche, sehe ich da eine derartig große Diskrepanz, das in (m)einer Gesamteinschätzung Alba einfach vor Chemnitz liegen muss.

[Hybi92]

@BBLChris sagte:

Wo genau ist da der Hot Take zu erkennen? Mal abgesehen davon, dass ihr bzw. Junes Trier ja deutlich schlechter seht als letzte Saison

Chemnitz mit Heimvorteil und Würzburg außerhalb der Playoffränge habe ich schon seit Wochen mit Bleistift eingetragen, beides glaube ich nicht ganz so offensichtlich.
(bei Trier bin ich quasi nicht weit weg)

[BBLChris]

@Hybi92 sagte:

@BBLChris sagte:

Wo genau ist da der Hot Take zu erkennen? Mal abgesehen davon, dass ihr bzw. Junes Trier ja deutlich schlechter seht als letzte Saison

Chemnitz mit Heimvorteil und Würzburg außerhalb der Playoffränge habe ich schon seit Wochen mit Bleistift eingetragen, beides glaube ich nicht ganz so offensichtlich.
(bei Trier bin ich quasi nicht weit weg)

Verstehe, sieht auf meiner Bleistiftliste ähnlich aus, dann denke ich kurz an Filipovski und zweifele wieder, aber ich glaube man sieht schon, dass Würzburg den Etat etwas reduzieren musste. Chemnitz/Pastore muss aber nach den letzten 2 Jahren in der BBL auch mal wieder liefern, bin gespannt wie sie das individuelle Talent zusammenfügen. Was freue ich mich schon auf die 3h Folge mit Lukas Feldhaus. Ich wäre übrigens tatsächlich für einen eigenen Thread dazu, dann könnte man alle Power Rankings/Prognosen (you name it) der diversen Podcasts zusammenfügen, ist letztlich ja immer auch Spekulation, die Spaß macht, übrigens inklusive der Kommentare, die Stacki und ich über die Saispn so in den Hallen dann dazu zu hören bekommen ️

[Loosignho]

@Hybi92 sagte:

@BBLChris sagte:

Wo genau ist da der Hot Take zu erkennen? Mal abgesehen davon, dass ihr bzw. Junes Trier ja deutlich schlechter seht als letzte Saison

Chemnitz mit Heimvorteil und Würzburg außerhalb der Playoffränge habe ich schon seit Wochen mit Bleistift eingetragen, beides glaube ich nicht ganz so offensichtlich.
(bei Trier bin ich quasi nicht weit weg)

Achtung: Ich habe in dem Ranking versucht eine Idee für die Kaderstärke zu erhalten. Das ist ein wesentlicher Baustein, aber nicht die ganze Geschichte, wenn es um die Erwartung der teamleistung geht. Deshalb habe ich ja auch schon angekündigt, dass zu jedem team noch eine Weitere Einschätzung kommt zu der diese Zahlen hier ein Baustein sind. Das ist, so wie es ist keine Saisonprognose. Gerade Chemnitz ist m.E. ein sehr spannendes Beispiel für die, mit dieser reinen Addition von Spielerstärken verbundenen Herausforderungen.

[Loosignho]

Weil hier schon ein bisschen diskutiert wird nochmal der Hinweis:
Das Ranking ist eine Bewertung der Stärke der Kader. Nicht eine Prognose der Abschlusstabelle. Das kann nahe beieinander liegen, erfahrungsgemäß gibt es da aber immer Ablagen, die auch gelegnetlich erwartbar sind.
Wie angekündigt habe ich mir auch zu den Einzelnen Eeams gedanken gemacht, diese kommen jetzt in loser Folge in den nächsten Tagen:
Heute der Start

München:

Wie jedes Jahr spielt München Kadertechnisch in einer anderen Liga, als alle anderen Mannschaften. Trotzdem muss man dieses Jahr sagen, dass ich die Münchner Offseason doch spannender fand als die letzten Jahre:
Es gibt einen neuen Sportdirektor und einen neuen Coach, beide mit langjähriger BBL-Erfahrung in ihren Rollen, aber was die Euroleague angeht unbeschriebene Blätter.
Es gibt einen wirklich außergewöhnlichen neuen Spieler, der gar nicht neu verpflichtet wurde, sondern aus einer Verletzung zurück kommt (Jokubaitis) und dazu bisher 5 Neuzugänge, die sehr unterschiedliche Karrierestati haben. Johannes Thiemann ist mit 32 noch kein altes Eisen, aber schon im Herbst seiner Karriere und kommt aus einer Saison in Japan, in der er kein Starter war und verletzungsbedingt auch “nur” 36 Spiele gemacht hat (von 63 möglichen). Austin Wiley ist hingegen im besten Alter kommt aus einer sehr starken individuellen Saison, ist noch nicht Euroleague erfahren aber sehr überzeugend im Eurocup aufgetreten. Allerdings hat auch er nur rund zwei Drittel der Spiele seines Teams mitwirken können (31 von 55)
Duane Washington ist ein Euroleague Qualitätsspieler im besten Alter, Tobias Jensen ein , nach Bayern Standards, Nachwuchsexperiment, und Miles Norris ist ein vielversprechender noch recht junger Qualitätsspieler, der, und das zieht sich irgendwie durch, ebenfalls eine Menge Spiele verpasst hat (56 von 86 Spielen im Kader letztes Jahr).
Das ist, nach Bayern Maßstäben, eher eine ruhige Offseason gewesen, die “Dicken Dinger” gab es schon vor der letzten Saison (Jokubaitis) und in der Saison (Vertragsverlängerung von Andi Obst)
Mal schauen ob da noch was kommt.
Der Kader ist, so wie er derzeit zusammengesetzt ist, durchaus stimmiger, als letzte Saison: Es gibt Euroleague-Level Spielgestalter (letztes Jahr ein echtes Problem), das wird erlauben Obst mehr Off-Ball zu spielen (und dass ist seine große Stärke). Das Shooting mit Jessup, Obst, Norris, Washington, Thiemann, Voigtmann, DaSilva, Lucic, Giffey und Jokubaitis ist , zumindest auf dem Papier, eine echte Bank. Trotzdem finde ich den Kader auf der 3/4 ein bisschen dünn für die zu erwartende Belastung von 80+ Spielen, vor allem aus Altersgründen. Lucic (37) und Giffey (35) sind beileibe keine jungen Hüpfer mehr und Norris muss noch nachweisen dass er das Level wirklich dauerhaft bringen kann. Für die BBL aber ist dieser Kader das weiterhin das Maß aller Dinge.
Dazu kommt, dass ich Gavel für einen wirklich guten Coach halte, der so brennt, dass er diesen Kader das jahr über motiviert und bei Laune halten kann. Alles Andere als die Meisterschaft wäre eine Enttäuschung.

Chemnitz:

Als ich mein Ranking ausgerechnet habe war ich ziemlich erstaunt wie gut Chemnitz bewertet wurde. Aber wenn man mal auf den Kader schaut, dann ist das, von der Qualität der Einzelspieler her, ein bockstarkes Team. Chemnitz hat im Backcourt ein Team von Athleten am Start, wie wir es in meiner Erinnerung lange nicht mehr gesehen haben.
Williams, Flemming, Smith und Choupas (Immerhin 2 Spieler aus der extrem athletischen ersten Französischen Liga und zwei BBL Top Athleten sind schon eine Ansage - das wird viel Druck auf den Ball bedeuten und auf der anderen Seite Viel Druck auf die Guard-Verteidigung.
Auch auf den anderen Positionen sind die Spieler, für sich genommen, von ordentlicher Güte, aber in der Tat wird es hier etwas weniger spektakulär. Burnham als ProA MVP mit Fabelzahlen ist eine Ansage, mit Urald King hat Chemnitz einen erfahrenen, soliden Big der vor allem sehr gut Reboundet, Seric ist ein Stretch Big mit BBL Background, aber auf der 5 sind da dann nur noch von Seckendorf und Richardson, ein bisschen ein Jugend-Forscht Ansatz.
Die Frage wird nun also sein, welchen Basketball Pastore mit diesem Kader spielen will. Er hat die Guards um schnell zu spielen und eine Art Filipowsky -Würzburg Ball zu etablieren, aber die Deutsche Rotation ist knapp und der Frontcourt ist mir ein bisschen zu dünn besetzt, die Balance in dem guten Kader ist für mich noch nicht ersichtlich. Ich glaube daher dass Chemnitz nicht das volle Potential dieses Kaders wird ausschöpfen können und ein Anwärter für die direkte PO-Quali wird, nicht weniger, aber eben auch nicht mehr. Unter Anderem auch, weil hier eine komplett neue Mannschaft zusammengestellt wurde, die sich alle zum Trainingsauftakt das erste Mal treffen.

Alba Berlin:

Der Meister ist im Ranking stand heute auf Platz 3 eingelaufen. Was ist da los? Nun zuerst mal ist da los, dass das Ranking einfach nur eine simple Addition der prognsostizierten Werte einzelner Spieler ist, und ganz reale, relevante Faktoren wie Eingespieltheit, Zusammenhalt, Routine von dem Modell nicht erfasst werden können und sollen. Genau diese Faktoren sind aber wesentliche Ingredienzien des Alba-Erfolges letztes Jahr gewesen.
Und, dass muss man festhalten, Alba hat fast alle wichtigen Akteure aus dem letzten Jahr halten können. Insbesondere jetzt mit der Weiterverpflichtung von Kayil ist das Thema Zusammenhalt und Eingespieltheit natürlich etwas, dass Alba von Anfang an einen Vorteil verschaffen kann. Der Kader ist weiterhin auf allen Positionen sehr gut besetzt, mit Joe Wieskamp ist ein geradezu für Alba gebackener Spielertyp hinzu gekommen, die Deutsche Rotation ist hervorragend. Brandon Angel ist für mich einer der TOP10 interessantesten neuen Spieler in der BBL, das kann über alles gesehen eine sehr gute Saison für Alba weren. Sollte noch ein weiterer brauchbarer Big kommen ganz klar das zweitbeste Team in der Liga.

Trier:

Für mich offen gesagt eines der am schwersten zu beurteilenden Teams der ganzen Liga. Trier hatte letzte Saison im Grunde zwei Gesichter: Die ersten 12 Spiele und der Rest. In den ersten 12 Spielen Top-4 der Liga, danach Bottom-8 der Liga. Das hatte natürlich Gründe, zum einen der initiale Vorteil durch die große Eingespieltheit des Teams, die ganz bewusst eingesetzt wurde um am Anfang des Jahres möglichst viel Speck anzufressen, zum Zweiten der Weggang von Brooks der eine individuelle Qualität verkörpert hat, die ansonsten im Kader nur Roland matchen konnte.
Was das Team hingegen durchgängig ausgezeichnet hat war ein ganz typischer Spielstil, eine klare sportliche Identität, die eben zu Anfang sehr erfolgreich durchgesetzt werden konnte.
Da die Identität vom Coach kommt, ist davon auszugehen dass diese erhalten bleiben wird, die Frage ist entsprechend, ob der Kader so verändert wurde, dass er diese auch unabhängig vom Eingespieltheits-Bonus erfolgreich umsetzten kann, denn der ist nicht mehr gegeben. Trier hat rund die Hälfte des Kaders ausgetauscht. Natürlich ist Brooks schon recht vertraut mit dem Schneider Stil, aber Hundt, Simon, Crawley, Onu und Krimmer werden sich mit einem gewissen Grad an Neuheit auseinandersetzten müssen. Neben dem Faktum, dass Krimmer ja nur ein Jahr “Auszeit” genommen hat, wird es sicher hiilfreich sein, dass die Neuzugänge, bis auf Hundt, in durchaus ähnlichen Spielstilen unterwegs waren. An den Namen sieht man, dass da durchaus Qualität verpflichtet wurde, alles Spieler, bei denen man weiss, dass sie BBL können. Warum bin ich jetzt nicht völlig begeistert vom Trierer Kader?. Nun, zum einen ist in einem System, dass darauf gebaut hat viele Corner-Threes zu produzieren ein absoluter Top-Werfer aus der Ecke verloren gegangen (Adenkunle), der darüber hinaus auch ein für seine Position ordentliches physisches Element mit eingebracht hat. Simon ist ein Nicht-Werfer, der aber trotzdem viel auf dem Feld sein wird, weil er so ein guter Verteidiger ist, zusammen mit der Center-Rotation (Onu, Zirbes, Linssen) sind das dann schon zwei Positionen von denen Du wenig Spacing bekommst, das wird nicht so einfach werden da Rotationen zu finden die gut zusammen funktionieren.
Das Rebounding auf den großen Positionen ist weiterhin ein Thema, jetzt gibt es auf der Fünf 3 Drop Verteidiger anstelle von 2, aber weiterhin keinen der aggressiv gegen das P&R hedgen oder gar switchen kann (Onu mit Einschränkungen) , der Kader hinterlässt also durchaus noch das Eine oder Andere Fragezeichen. Aber das alles beiseite ist das ein sehr tiefes, gut besetztes Team, dass nach meiner Einschätzung in die TOP 8 vorstoßen wird, und wenn es einen Lauf bekommt auch unter die ersten 6 kommen kann.

[BB-99]

@Loosignho Absolut lobenswert, welchen Aufwand du hier betreibst.
Eine klitzekleine Ergänzung zur Pos.5 bei den Niners habe ich noch beizutragen.
Darion Atkins dürfte genau da eingesetzt werden. Er war ja bereits in 21/22 in Chemnitz und hat seine Sache als Center überaus zufriedenstellend erledigt.
Natürlich bleibt abzuwarten, ob er an das damalige Leistungsniveau anknüpfen kann.

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[Loosignho]

@BB-99 sagte:

@Loosignho Absolut lobenswert, welchen Aufwand du hier betreibst.
Eine klitzekleine Ergänzung zur Pos.5 bei den Niners habe ich noch beizutragen.
Darion Atkins dürfte genau da eingesetzt werden. Er war ja bereits in 21/22 in Chemnitz und hat seine Sache als Center überaus zufriedenstellend erledigt.
Natürlich bleibt abzuwarten, ob er an das damalige Leistungsniveau anknüpfen kann.

Danke für den Hinweis, ich hatte ihn eher als Vierer auf dem Plan. Für die 5 in der BBL ist er ein bisschen kurz, aber Routine hat er ja wirklich ausreichend