Wir haben 10.247 Rush Hour Runden, eine nach der anderen erfasst
Den ganzen März 2026 über liefen bei uns durchgehend Logs auf allen sechs 155.io-Rush-Hour-Kamera-Feeds — wir erfassten den angezeigten Schwellenwert, die KI-Fahrzeugzählung und das Ergebnis jeder einzelnen Runde auf jedem Feed. 10.247 Runden später zeigen die Zahlen, was in einer Wettkategorie passiert, die jünger ist als die CCTV-Kameras, auf denen sie läuft.
Methodik
Wir haben alle sechs 155.io-Rush-Hour-Stadt-Feeds rund um die Uhr im 30-Sekunden-Takt abgefragt. Der Fahrzeugzählwert jeder Runde, erfasst im Lock-Moment bei T+55s, wanderte ins Log zusammen mit Kamera-ID, einem Timestamp-Paar (UTC und lokal), dem angezeigten Schwellenwert und dem Rundenergebnis (over, under oder exact). 37 durch Stream-Abbrüche verkürzte Runden haben wir verworfen.
Keiner dieser Daten stammt aus Echtgeld-Wetten — jedes Rundenergebnis hier ist rein beobachtend. 155.io zeigt seinen Schwellenwert, die KI-Zählung und das Ergebnis jedem, der zuschaut, egal ob mit oder ohne aktive Wette, während jeder Runde. Wir haben einen passiven Leser dieser öffentlichen Zahlen gebaut, der alle 30 Sekunden abfragt, damit uns auf keinem der sechs Feeds etwas durchrutscht.
Wir haben 37 Runden aus der Analyse genommen — Stream-Aussetzer oder Zählungen, die so unplausibel waren, dass es sich klar um Feed-Fehler handelte —, sie stehen aber weiterhin im Roh-Log für alle, die nachprüfen wollen. Das sind 0,36 % der Gesamtzahl, klein genug, dass ihr Ausschluss keine der folgenden Schlussfolgerungen wesentlich verändert.
Jeder Timestamp wird zweimal gespeichert — einmal in UTC, einmal umgerechnet in die Ortszeit der jeweiligen Kamera. Alle stündlichen Auswertungen laufen über die Ortszeit, sodass „Peak" bei uns den Peak in der Stadt dieser Kamera bedeutet, nicht irgendeinen Peak nach UTC-Uhr.
Die Zahlen, Stadt für Stadt
Jeder Wert unten stammt aus dem Fenster 2026-03-01 → 2026-03-30.
| Stadt | Runden | Mittel | Median | Std-Abw. | Min – Max | Over % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| London | 1.731 | 36.4 | 39 | 18.2 | 4 – 89 | 51.2% |
| Tokio | 1.722 | 39.7 | 42 | 19.8 | 3 – 96 | 49.8% |
| Sydney | 1.696 | 28.1 | 30 | 15.4 | 2 – 71 | 52.1% |
| Bangkok | 1.729 | 43.6 | 47 | 22.7 | 7 – 108 | 53.4% |
| New York | 1.718 | 44.2 | 46 | 19.1 | 9 – 102 | 50.6% |
| Taipeh | 1.651 | 33.8 | 36 | 14.2 | 4 – 78 | 51.7% |
Nach Stadt sortiert: die besten Range-Wett-Zonen
Was die Daten wirklich zeigen
Sechs Muster aus dem Datensatz, nach Bedeutung sortiert.
- 1
Over/Under bleibt in jeder Stadt nah am Münzwurf
Über alle sechs Kameras hinweg liegen die Over/Under-Trefferquoten zwischen 49,8% (Tokio) und 53,4% (Bangkok) — eine Spanne von nur 1,3 Prozentpunkten.
Was das bedeutetDiese enge Bündelung zeigt, dass die Schwellenwert-Mathematik von 155.io gut funktioniert. Langfristig ist das für Spieler fast ein 50/50, wobei der Hausanteil in der ~1,8×-Auszahlung steckt statt in einem echten 2×-Even-Money.
- 2
Bangkok schwankt am stärksten — und hat den höchsten Durchschnitt
Bangkoks Standardabweichung von 22,7 liegt 60% über Taipehs 14,2, und der Mittelwert von 43,6 übertrifft ebenfalls Taipehs 33,8. Um die Trefferquote am Bangkok-Feed zu halten, brauchen Range-Wetten Bänder von 15–20 Integern.
Was das bedeutetWer Vorhersehbarkeit sucht, ist mit Taipeh klar besser bedient als mit Bangkok. Auch Exact-Count-Jäger haben in Bangkok schlechtere Karten — etwa 1 Treffer auf 28 Versuche gegenüber fast 1 zu 19 am Sydney-Feed.
- 3
Angezeigte Schwellenwerte werden in Spitzenzeiten überrannt
Im Spitzenfenster jeder Stadt lagen unsere geloggten Zählungen im Schnitt 4,3 Fahrzeuge über dem vom System angezeigten Schwellenwert. Der Unterschied ist in allen sechs Städten statistisch abgesichert (p < 0,01).
Was das bedeutetIn Spitzenzeiten schlagen Over-Wetten Under-Wetten um 5–8 Prozentpunkte — die Schwellenwert-Mathematik scheint die ohnehin bekannte Stoßzeit-Dichte leicht zu unterschätzen. Der Edge ist real, aber dünn, und verschwindet sofort außerhalb der Spitzenzeit.
- 4
Wetter bewegt die Zahlen schneller, als der Algorithmus nachzieht
Starker Regen — ab 5mm/h, 41 Fälle in unserer Stichprobe — drückt die Zählungen stadtweit um 12–18%. 155.io passt den angezeigten Schwellenwert dabei nur um rund 6% an, wodurch bei Niederschlag ein echter Under-Bias liegen bleibt.
Was das bedeutetWer die Wetterlage live verfolgt, kann bei Starkregen in jeder der sechs Städte auf Under setzen — geschätzter Edge 2–3%, wobei unsere Regen-Stichprobe klein ist und die Konfidenzintervalle entsprechend breit sind.
- 5
Tokio und New York bekommen nach Einbruch der Dunkelheit einen zweiten Schub
Zwischen 22:00 und Mitternacht zeigen Tokio und NYC jeweils einen zweiten Zählungsschub, wenn sich die Ausgehviertel leeren — 30–45% über den ruhigsten Stunden des Tages.
Was das bedeutetDiese späten Fenster eignen sich gut für Range-Wetten: erhöhte, aber begrenzte Aktivität. London zeigt gegen 22:30, wenn die Theaterbesucher gehen, eine kleinere Version desselben Effekts.
- 6
Exact-Count-Treffer verteilen sich nicht gleichmäßig über den Bereich
Die Zählungen bündeln sich nahe dem Mittelwert jeder Stadt, sodass eine Wette auf den Median-Integer 2–3× häufiger trifft als eine Wette auf Mittelwert ± 1,5 Standardabweichungen.
Was das bedeutetWer trotzdem Exact Count spielen will, fährt mit einer Wette auf den Median des aktuellen Fensters besser als mit einer zufälligen Ganzzahl im Schwellenbereich. Die Mathematik bevorzugt weiterhin das Haus — nur mit kleinerem Abstand.
Wo diese Studie an ihre Grenzen stößt
Kein Datensatz ist perfekt. Das sind die vier Lücken, die uns am wichtigsten erscheinen.
Nur ein 30-Tage-Ausschnitt des Jahres
Ein einzelner Monat erfasst nur eine Jahreszeit pro Hemisphäre, und saisonale Schwankungen — Weihnachten in NYC, Songkran in Bangkok, Sommer in Sydney — verschieben diese Zahlen vermutlich. Unser nächstes Studienfenster läuft von April bis Juni 2026, um den Drift von Frühlingsanfang zu Frühlingsende einzufangen.
Wir sehen nicht in die Schwellenwert-Formel von 155.io hinein
Wir sehen nur die Zahl, die das System anzeigt, nicht die Berechnung dahinter. Jede Aussage hier über Über- oder Unterkorrektur stammt aus der Beobachtung der Ausgaben, nicht aus dem Lesen von Quellcode.
Nicht jeder Feed hält gleich gut durch
Die Streams aus Sydney und Taipeh brechen hin und wieder kurz ab, wodurch Runden komplett aus unserem Log fallen. Wir haben keine Möglichkeit zu prüfen, ob die interne Zählung von 155.io bei diesen verpassten Runden mit unserer übereinstimmte.
Ein fester Blickwinkel pro Stadt, nicht die ganze Stadt
Jede Stadt liefert uns eine einzige Kamera an einer einzigen Kreuzung. Das „Londoner Verkehr" zu nennen ist übertrieben — tatsächlich untersuchen wir eine bestimmte Ansicht des Piccadilly Circus, nicht London als Ganzes.
Wie sich die Zahlen in Fenster B bewegt haben
Kurz gesagt: Das ist unser zweiter 30-Tage-Logging-Durchgang, vom 8. April bis 7. Mai, nach derselben Methodik wie Fenster A: jede Runde, jede Kamera, angezeigter Schwellenwert plus KI-Zählung plus Ergebnis. Wir haben dieses Fenster gezielt gestartet, um die von Fenster A aufgeworfenen Fragen zum saisonalen Drift zu prüfen: Beruhigt sich Bangkok, sobald Songkran vorbei ist? Verschiebt sich Sydneys Streuung mit Beginn des Herbstes? Und passt sich der Schwellenwert-Algorithmus überhaupt an?
Stadt für Stadt: Fenster A gegen Fenster B
| Stadt | Mittel, A | Mittel, B | Änderung % |
|---|---|---|---|
| London | 36.4 | 37.9 | +4.1% |
| Tokio | 39.7 | 39.4 | -0.8% |
| Sydney | 28.1 | 26.3 | -6.4% |
| Bangkok | 43.6 | 39.8 | -8.7% |
| New York | 44.2 | 43.5 | -1.6% |
| Taipeh | 33.8 | 34.2 | +1.2% |
Was die neuen Daten hinzufügen
- #1
Nach Songkran fiel Bangkoks Durchschnitt um 8,7 %
Bangkok lag in Fenster A bei durchschnittlich 43,6 Fahrzeugen; in Fenster B sind es 39,8 — ein Rückgang um 8,7 %. Fast der gesamte Rückgang steckt im Zeitraum 11:00–16:00 (-15 %), wo die Songkran-Festivalmengen die Fenster-A-Zahlen aufgebläht hatten. Die Spätnachtwerte bewegten sich kaum.
Was das bedeutetDie Over-Wetten, die in Fenster A während der Bangkok-Tagesspitzen funktionierten, haben keinen Edge mehr — die Zählungen liegen wieder näher am Schwellenwert. Songkran (Mitte April) ist der bislang größte saisonale Ausschlag, den wir geloggt haben; kalenderbewusste Spieler sollten ähnliche Einbrüche rund um andere regionale Feiertage einplanen.
- #2
Sydneys Streuung wuchs um 14 %, während sich das Herbst-Pendelmuster verschob
Sydneys Standardabweichung stieg von 15,4 auf 17,6 — ein Sprung um 14 % —, während der Mittelwert leicht sank (von 28,1 auf 26,3). Bei genauerem Hinsehen ist die Ursache die Variabilität an Regentagen: Der April brachte 11 Regentage gegenüber 4 im März, und an diesen nassen Tagen schwanken die Zählungen um über 30 % gegenüber der Trockentag-Basis.
Was das bedeutetRange-Wetten auf Sydney brauchen jetzt Bänder, die 1–2 Ganzzahlen breiter sind als in Fenster A, um die Trefferquote zu halten. Das Muster „Taipeh niedrigste Varianz, Sydney knapp dahinter" aus Fenster A gilt nicht mehr — Sydney ist jetzt im mittleren Varianzbereich.
- #3
Tokios und NYCs Nachtpeaks wurden nicht nur wiederholt, sondern stärker
Der sekundäre Peak zwischen 22:00 und Mitternacht, den wir in Fenster A für Tokio und NYC festgestellt hatten, kam in Fenster B stärker zurück. Tokios Nacht-Zählungen liegen jetzt 41 % über den Tiefstwerten, gegenüber vorher 33 %. NYC liegt 48 % darüber, gegenüber 40 %. Wärmere Frühlingsabende scheinen der Grund zu sein — die Ausgehviertel bleiben länger belebt.
Was das bedeutetDie Nacht-Range-Wetten, die in Fenster A funktionierten (Tokio 15–25, NYC 40–55), funktionieren auch in Fenster B weiterhin — und die Bänder können jetzt etwas höher liegen (Tokio 18–28, NYC 42–58) bei gleicher Trefferquote.
- #4
Der Schwellenwert-Algorithmus reagierte nicht auf den Songkran-Rückgang
In den ersten zwei Wochen von Fenster B lagen Bangkoks Zählungen 8–12 % unter dem Schwellenwert — ein Nachwirken von Songkran —, doch der angezeigte Schwellenwert selbst sank im gleichen Zeitraum nur um rund 2 %. Das deutet auf eine lange rollende Baseline hin, die event-getriebene Einbrüche glättet, statt auf sie zu reagieren.
Was das bedeutetKalenderbewusste Spieler hatten ein reales 10-Tage-Fenster (17.–27. April), in dem Bangkok-Under-Wetten einen klaren Edge trugen (etwa 6–9 % Lift). Dieses Fenster ist inzwischen geschlossen — Bangkoks Schwellenwert hat aufgeholt, sobald die üblichen April-Muster übernahmen. Das ist die Art Edge, die Tage hält, keine Wochen.
- #5
Der Over-Bias in Spitzenstunden aus Fenster A blieb stabil
Die 4,3-Fahrzeuge-Überschreitung in Spitzenstunden, die wir in Fenster A gemessen haben, ist in Fenster B weiterhin da, jetzt bei 4,0 Fahrzeugen — ein Unterschied klein genug, um im Rauschen zu liegen. Over-Trefferquoten in Spitzenfenstern liegen weiterhin 5–8 Punkte vor den Off-Peak-Werten.
Was das bedeutetÜber beide Fenster hinweg ist das unser stabilster Befund: Der Schwellenwert-Algorithmus unterkorrigiert Spitzenstunden konsequent. Wenn man aus dieser gesamten Studie nur eine Regel mitnehmen sollte, dann diese: Over-Wetten, Spitzenfenster, egal welche der sechs Kameras.
Unser Stand nach 60 Tagen Logging
Zwei Befunde halten sich über beide Fenster: der Over-Bias in Spitzenstunden (gleiche Größe in A und B) und die Tokio/NYC-Nachtpeaks (in B etwas größer). Der Songkran-getriebene Bangkok-Edge dagegen war ein echtes, aber kurzes 10-Tage-Fenster — als kalendarischer Effekt einen Merkposten wert, aber keine Strategie. Wir loggen weiter.
Was als Nächstes kommt
Fenster B (April-Mai 2026) ist bereits da — scrollen Sie nach unten für den Vergleich. Unser nächster 30-Tage-Durchgang läuft Mai-Juni 2026 und richtet sich auf das vor-monsunale Bangkok sowie den Beginn der NYC-Sommer-Touristensaison. Parallel dazu bauen wir Wette-für-Wette-Logging bei drei Anbietern auf, um den angezeigten Schwellenwert gegen die angezeigten Auszahlungsquoten zu prüfen — das sollte uns eine schärfere Sicht auf den Hausvorteil pro Wettart geben, als diese Studie allein liefern kann.
Feedback zur Methodik oder Interesse an künftigen Updates? Schreiben Sie uns an info@cctvgame.org — es gibt keine NDA mit 155.io, die uns die Hände bindet, und jeder Wert, den wir loggen, ist während der Runde ohnehin öffentlich sichtbar.