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# Fallende Quoten (Dropping Odds)

> Quoten erkennen, die kürzer werden — das Sharp-Money-Signal — mit der vollständigen Pinnacle-Quotenhistorie.

Eine **Dropping Odd** ist ein Ausgang, dessen Dezimalquote im Zeitverlauf deutlich **sinkt** (kürzer wird) — z. B. ein Heimsieg, der von **2,50 auf 2,10** fällt. Eine kürzere Quote bedeutet eine **steigende implizite Wahrscheinlichkeit**: Geld fließt auf diese Seite. Da Pinnacle der schärfste Buchmacher ist, deuten solche Bewegungen oft auf **Marktinformationen** hin (Verletzung, Aufstellung, ein Steam Move).

## Warum es ein Signal ist

* **Informiertes Geld**: bei Pinnacle spiegelt ein starker Rückgang große/informierte Einsätze wider, kein Rauschen.
* **Positiver CLV**: *bevor* die Quote weiter sinkt zu wetten schlägt den Close (siehe [True Odds](/de/concepts/true-odds)).
* **Live-Timing**: im Live-Betrieb reagieren Dropping Odds innerhalb von Sekunden auf Spielereignisse.

## Sie mit apinn erkennen

Jeder Aufruf von [`/api/odds?full_history=1`](/de/api-reference/introduction) liefert **alle Snapshots** eines Events (jeweils mit Zeitstempel), mit den Rohquoten `odds1/odds0/odds2` **und** den Devig-Quoten `todds1/0/2`. Vergleiche die **Eröffnung** (erster Snapshot) mit dem **aktuellen** Wert:

<Steps>
  <Step title="Live-Spiele auflisten">
    ```bash theme={null}
    curl "https://api.apinn.io/api/fixtures?sport_id=29&live=1" -H "X-API-Key: DEIN_KEY"
    ```
  </Step>

  <Step title="Quotenhistorie abrufen">
    ```bash theme={null}
    curl "https://api.apinn.io/api/odds?event_id=1632003656&full_history=1&main_lines_only=1&market=moneyline" \
      -H "X-API-Key: DEIN_KEY"
    ```
  </Step>

  <Step title="Rückgang je Ausgang berechnen">
    `Rückgang% = (Eröffnung − aktuell) / Eröffnung × 100` — behalte Rückgänge ≥ deinem Schwellwert.
  </Step>
</Steps>

```python Python theme={null}
import requests

BASE, H = "https://api.apinn.io", {"X-API-Key": "DEIN_KEY"}
SCHWELLE = 8       # minimaler Rückgang in %
event_id = 1632003656

hist = requests.get(f"{BASE}/api/odds",
    params={"event_id": event_id, "full_history": 1,
            "main_lines_only": 1, "market": "moneyline"}, headers=H).json()

# Snapshots nach Zeitstempel sortiert ; Eröffnung = erster, aktuell = letzter
snaps = sorted(hist, key=lambda r: r["timestamp"])
if snaps:
    open_, now = snaps[0], snaps[-1]
    for k, label in [("odds1", "Heim"), ("odds0", "Unentschieden"), ("odds2", "Auswärts")]:
        o, n = open_.get(k), now.get(k)
        if o and n:
            drop = (o - n) / o * 100
            if drop >= SCHWELLE:
                print(f"⬇ {label}: {o:.2f} → {n:.2f}  (−{drop:.1f}%)")
```

<Info>
  Nutze besser die **`todds`**-Felder (ohne Marge) für ein saubereres Signal: der Rückgang spiegelt dann die Bewegung der **fairen Wahrscheinlichkeit** wider, nicht die Marge.
</Info>

## Best Practices

* **Quoten begrenzen** (z. B. 1,30–6,00): verrauschte Extreme ignorieren.
* **Fenster**: seit der Eröffnung (Grundbewegung) oder über die **letzten N Minuten** (Live-Reaktion).
* **Echtzeit**: für Sub-Sekunden den [SSE-Stream](/de/concepts/streaming) abhören statt zu pollen.
* **Umkehrung**: *Rising Odds* (steigende Quoten) zeigen Geld, das eine Seite **verlässt**.

## In einem Prompt bauen

Kein Bock zu programmieren? Füge unseren fertigen Prompt in Claude ein und er baut dir den Dropping-Odds-Monitor — siehe **[Mit Claude bauen](/de/build-with-claude)**.