So funktioniert der MMR-Checker

Zusammenfassung

Der LoLValue MMR-Checker kombiniert bis zu drei unabhängige Signale aus öffentlichen Riot-Daten: deinen Rang und deine Winrate, das durchschnittliche Rating der Lobbys, in die du gematcht wurdest, und die LP, die du zwischen zwei Checks tatsächlich bekommen hast. Jedes Signal wird in eine Zahl auf einer gemeinsamen MMR-Skala umgerechnet. Danach werden die Signale gewichtet gemischt, je nachdem, wie viele Daten hinter ihnen stehen. Das Ergebnis bekommst du mit Fehlermarge und Konfidenzstufe.

Nichts auf dieser Seite nutzt private Daten. Jede Zahl stammt von Endpoints, die jeder Entwickler mit einem Riot-API-Key abrufen kann. Das heißt auch: Jeder kann die Schätzung nachrechnen, wenn er den Schritten unten folgt.

Schritt 1: Eine MMR-Skala für jeden Rang

Ränge werden auf einer linearen Skala in Zahlen umgerechnet: Eisen IV mit 0 LP ist 0, jedes Tier ist 500 Punkte wert, jede Division 125 und jeder LP 1,25. Meister beginnt bei 3.500. Ab dort zählen nur noch die LP: Ein Meister-Spieler mit 400 LP liegt bei 4.000, und Großmeister und Herausforderer sind einfach Meister mit mehr LP.

MMR(rank) = 500 × tier_index + 125 × division_index + 1.25 × LP

tier_index:     Eisen 0, Bronze 1, Silber 2, Gold 3, Platin 4, Smaragd 5, Diamant 6
division_index: IV 0, III 1, II 2, I 3
apex:           Meister, Großmeister, Herausforderer = 3500 + 1.25 × LP

Riots internes Rating liegt nicht auf dieser Skala, und niemand außerhalb von Riot kennt seinen genauen Bereich. Die Skala gibt es, damit sich alle Signale vergleichen lassen und das Ergebnis wieder in einen Rang übersetzt werden kann, den du kennst. Jede lineare Skala würde zu denselben Urteilen führen. Diese hier wurde gewählt, weil 100 LP genau einer Division entsprechen.

Schritt 2: Methode A, Rang und Winrate

Methode A liefert die Sofortantwort. Sie startet beim MMR deines sichtbaren Rangs und verschiebt es um deine Winrate in dieser Queue, gewichtet danach, auf wie vielen Spielen die Winrate beruht. Eine Winrate von 50 % lässt das Rang-MMR unverändert. Eine Winrate deutlich über 50 % über viele Spiele hebt die Schätzung über dein Rangabzeichen, weil das Matchmaking dich schon höher einstuft, als dein Rang zeigt.

confidence = min(1, games / 50)
adjust     = (winrate − 0.50) × 1500 × confidence
adjust     = clamp(adjust, −250, +250)

MMR_A = MMR(rank) + adjust

Rechenbeispiel: Gold II, 40 LP, 58 % Winrate über 80 Spiele. MMR(rank) = 1.500 + 250 + 50 = 1.800. Die Konfidenz ist 1, weil 80 Spiele mehr als 50 sind. Die Anpassung ist (0,58 − 0,50) × 1500 = +120, also MMR_A = 1.920. Das sind etwa zwei Drittel einer Division über dem Rangabzeichen.

Die Grenze von ±250 gibt es, weil eine Winrate ein grobes Werkzeug ist. Eine Winrate von 70 % über 20 Spiele würde sonst zwei ganze Tiers mehr behaupten, obwohl dahinter meistens ein Smurf am Anfang seines Aufstiegs steckt. Methode A wird nie für Queues ohne Rang genutzt (Normal, Swiftplay, ARAM). Ab Meister läuft sie weiter, mit 3.500 plus 1,25 pro LP als Rang-MMR.

Schritt 3: Methode B, der Lobby-Durchschnitt

Methode B ist das stärkste Signal. Das Matchmaking baut jede Lobby aus Spielern, deren verstecktes MMR nah an deinem liegt. Die Ränge der Leute, mit denen du gematcht wurdest, sind deshalb die genaueste öffentliche Messung deines eigenen Ratings. Der Checker liest deine letzten zehn Spiele in der gewählten Queue, schaut den Rang jedes der anderen neun Spieler nach und macht aus jeder Lobby eine Zahl.

Pro Lobby

• Jeder der neun anderen Spieler wird mit der Skala oben in MMR umgerechnet. Genutzt wird sein Rang in der analysierten Queue oder, wenn er dort keinen hat, sein Rang in der anderen Ranglisten-Queue. Spieler ganz ohne Rang werden übersprungen.
• Eine Lobby mit weniger als vier gerankten Spielern wird verworfen: zu wenige Datenpunkte, um sie zu beschreiben.
• Ab sechs gerankten Spielern fallen der höchste und der niedrigste Wert vor der Mittelung weg (ein getrimmter Mittelwert). So verschiebt ein einzelner Smurf oder ein verfallener Account die Lobby nicht.

Über alle Lobbys

weight(game) = 0.92 ^ recency × (ranked_seen / 9)

MMR_B = Σ lobby_mmr × weight / Σ weight

recency: 0 für das letzte Spiel, 1 für das davor und so weiter
ranked_seen: Anzahl der neun anderen Spieler, die einen Rang hatten

Durch die Gewichtung nach Aktualität zählt das letzte Spiel etwa doppelt so viel wie das zehnte. Der Faktor ranked_seen sorgt dafür, dass eine Lobby, in der alle neun Spieler einen Rang hatten, mehr zählt als eine mit nur fünf. Zehn Spiele sind die Standard-Stichprobe. Das ist ein Kompromiss zwischen Tempo und Stabilität und lässt sich auf dem Server erhöhen, ohne sonst etwas zu ändern.

Methode B hat eine systematische Verzerrung, die du kennen solltest: Ränge hinken dem MMR hinterher. In den ersten Wochen einer Season liegt jedes Rangabzeichen unter dem Rating, also fallen die Lobby-Durchschnitte für alle zu niedrig aus. Das Urteil (über oder unter deinem Rangabzeichen) bleibt davon unberührt, weil dein eigener Rang genauso hinterherhinkt.

Schritt 4: Methode C, beobachtete LP

Methode C nutzt das Einzige, was Riot dir über dein MMR tatsächlich verrät: wie viele LP du pro Sieg bekommst. Jeder Check speichert einen Snapshot von Rang, LP, Siegen und Niederlagen. Wenn beim nächsten Check seit einem Snapshot, der älter als dreißig Minuten ist, mindestens drei Spiele gespielt wurden, berechnet der Checker deine echten LP pro Sieg und rechnet sie in einen Abstand zwischen deinem MMR und deinem Rangabzeichen um.

ladder(rank) = LP gesamt ab Eisen IV 0 LP (100 pro Division)
gain_per_win = (Δladder + Δlosses × 42) / (Δwins + Δlosses)

gültig, wenn 3+ Spiele gespielt wurden und 8 ≤ gain_per_win ≤ 40

gap_C = (gain_per_win − 21) × 18

Die 42 in der ersten Formel ist die angenommene Summe aus einem Sieg und einer Niederlage in LP (21 + 21). Dadurch kann die Formel Gewinne und Verluste trennen, obwohl sie nur die Nettoänderung sieht. Die zweite Formel ist die Umkehrung der LP-Prognose weiter unten: Bei einem Abstand von null ist der erwartete Gewinn 21 LP, und alle 18 MMR Abstand verschieben ihn um einen LP.

Rechenbeispiel: Zwischen zwei Checks ging ein Spieler von Gold II 40 LP auf Gold I 20 LP (+80 Ladder-LP), mit 6 Siegen und 3 Niederlagen. gain_per_win = (80 + 3 × 42) / 9 = 22,9 LP. gap_C = (22,9 − 21) × 18 = +34 MMR. Sein MMR liegt also leicht über seinem Rangabzeichen. Das Signal wird nur in Ranglisten-Queues unter Meister genutzt (Apex-Tiers haben keine Divisionen, die sich in durchgehende Ladder-LP umrechnen lassen). Es wird verworfen, wenn die Zahlen keinen Sinn ergeben, zum Beispiel nach einem Abstiegsschutz oder Rangverfall.

Schritt 5: Die Signale mischen

Die drei Zahlen werden mit Gewichten kombiniert, die mit der Datenmenge hinter jeder Zahl wachsen. Der Lobby-Durchschnitt macht bis zu 70 % der Mischung aus, sobald zehn Lobbys gelesen wurden. Bei weniger Lobbys schrumpft sein Anteil und Methode A füllt den Rest. Wenn beobachtete LP verfügbar sind, ziehen sie das Ergebnis danach ein Viertel des Weges zu dem Wert, den sie ergeben.

w_B    = min(0.70, lobbies_read / 12 × 0.70)
MMR_AB = MMR_B × w_B + MMR_A × (1 − w_B)

wenn beobachtete LP verfügbar:
    MMR    = MMR_AB × 0.75 + (MMR(rank) + gap_C) × 0.25
sonst:
    MMR    = MMR_AB

Deshalb ändert sich die Zahl auf der Ergebnisseite in den ersten Sekunden: Die Sofortantwort ist nur Methode A, und mit jeder gelesenen Lobby bewegt sich die Mischung Richtung Methode B. Bis die Analyse fertig ist, zeigt die Seite ein vorläufiges Urteil, damit ein kurzzeitiger Umschwung nicht als endgültige Antwort gelesen wird.

Schritt 6: Fehlermarge und Konfidenz

Jede Schätzung wird als Wert plus oder minus einer Marge angezeigt. Die Marge ist kein statistisches Konfidenzintervall, sondern ein kalibrierter Spielraum, der schrumpft, je mehr unabhängige Daten in die Mischung eingehen.

margin = 170                          nur mit Methode A
margin = 150 − 8 × min(12, lobbies)   sobald Lobbys gelesen wurden
margin = margin − 10                  wenn beobachtete LP verfügbar sind
margin = max(margin, 45)

confidence: hoch bei margin ≤ 70, mittel bei ≤ 110, sonst niedrig

Vergleicht man die Marge mit dem Abstand zwischen deiner Schätzung und deinem Rangabzeichen, ergibt sich das Urteil: Ein Abstand von mindestens +60 MMR wird als „über deinem Rang“ angezeigt, höchstens −60 als „darunter“ und alles dazwischen als „passend“. Sechzig MMR sind eine halbe Division. Das ist der kleinste Unterschied, der die LP-Gewinne stärker verändert als das Rauschen zwischen zwei Spielen.

Schritt 7: LP-Gewinne und Spiele bis zum Aufstieg vorhersagen

Die LP-Prognose macht aus dem Abstand zwischen deinem geschätzten MMR und deinem Rangabzeichen erwartete LP pro Sieg und pro Niederlage. Bei null Abstand geht der Checker von symmetrischen 21 LP aus. Alle 18 MMR positiver Abstand bringen einen LP mehr pro Sieg und einen LP weniger pro Niederlage, im Bereich von 10 bis 35 LP.

shift    = gap / 18
LP_win   = clamp(round(21 + shift), 10, 35)
LP_loss  = clamp(round(21 − shift), 10, 35)

games_to_next_division(winrate) = kleinstes n, für das gilt
    LP + n × (winrate × LP_win − (1 − winrate) × LP_loss) ≥ 100

wins_in_a_row = ceil((100 − LP) / LP_win)

Rechenbeispiel: Eine Schätzung von 1.920 gegen ein Gold-II-Rangabzeichen bei 1.750 ergibt einen Abstand von +170. shift = 9,4, also LP_win = 30 und LP_loss = 12. Ab 40 LP ist bei 55 % Winrate jedes Spiel im Schnitt 0,55 × 30 − 0,45 × 12 = 11,1 LP wert. Gold I ist also etwa sechs Spiele entfernt. Zwei Siege am Stück würden auch reichen.

Die Konstanten 21 und 18 wurden an LP-Gewinne angepasst, die Spieler von Gold bis Diamant in der aktuellen Season gemeldet haben. Sie sind der Teil des Modells, der sich am ehesten ändert: Wenn Riot die LP-Gewinne anpasst, werden diese zwei Zahlen neu kalibriert und diese Seite mit den neuen Werten aktualisiert.

Schritt 8: Perzentil

Das Perzentil beantwortet die Frage „Welcher Anteil der gerankten Spieler liegt unter diesem MMR?“. Es stammt aus unserer eigenen täglichen Zählung aller Solo/Duo-Ranglistenspieler in allen Regionen, also aus denselben Daten wie die Seite zur LoL-Rangverteilung.

• Jede Division von Eisen IV bis Diamant I wird zu einem Punkt: ihre Untergrenze auf der MMR-Skala und der Anteil der Spieler darunter.
• Meister beginnt bei 3.500. Großmeister und Herausforderer beginnen bei 3.500 plus 1,25 MMR pro LP des an diesem Tag niedrigsten Großmeister- bzw. Herausforderer-Spielers. So folgen ihre Untergrenzen den echten Cut-offs.
• Zwischen zwei Punkten wird das Perzentil linear interpoliert.

Die Tabelle wird jedes Mal neu aufgebaut, wenn eine neue Tageszählung gespeichert wird. Sie betrifft nur die Perzentil-Zeile im Ergebnis. MMR-Schätzung, Urteil und LP-Prognose hängen nicht davon ab. Solange es noch keine Zählung gibt, greift der Checker auf eine Näherungstabelle zurück.

Bekannte Grenzen und Verzerrungen

Ein ehrlicher Checker zeigt, wo er danebenliegt. In diesen Fällen ist die LoLValue-Schätzung am wenigsten zuverlässig.

Das Rating, das Riot nutzt, ist nicht öffentlich. Es gibt also keinen echten Referenzwert, an dem man messen könnte. Die beste verfügbare Prüfung ist Konsistenz: Derselbe Account, am selben Tag mit verschiedenen lobbybasierten Tools abgefragt, landet innerhalb von etwa einer Division. Und das Signal aus beobachteten LP, also Riots eigenes Feedback, stimmt bei der großen Mehrheit der zweiten Checks mit der gemischten Schätzung überein.

Daten, Caching und Rate-Limits

Der Checker liest nur öffentliche Daten der Riot-API: den Account hinter einer Riot ID, die Ranglisten-Einträge dieses Accounts, die Liste der letzten Matches und die Teilnehmer jedes Matches. Du musst dich nicht einloggen, und es werden weder Passwort noch E-Mail noch Client-Daten verwendet.

• Der Rang jedes Spielers aus einer Lobby wird sechs Stunden lang gecacht. So werden die Mitspieler eines beliebten Spielers nicht bei jedem Check neu abgefragt.
• Ein fertiges Ergebnis wird fünf Minuten lang gecacht. Prüfst du denselben Account in diesem Zeitraum zweimal, bekommst du sofort dieselbe Antwort.
• Snapshots (Rang, LP, Siege, Niederlagen und die Schätzung zum Zeitpunkt des Checks) werden gespeichert, damit die Methode mit beobachteten LP beim nächsten Check funktioniert und die Seite deinen MMR-Verlauf anzeigen kann.
• Jede IP kann zwölf Checks pro Minute ausführen, und der Server analysiert vier Accounts gleichzeitig. So bleibt das Tool für alle innerhalb der API-Limits von Riot.
• Einmal am Tag zählt der Server außerdem die Spieler in jedem Tier und jeder Division der Solo/Duo-Rangliste jeder Region. Daraus entstehen das Perzentil und die Seite zur Rangverteilung.

Wenn du die Schätzung nachrechnen willst, reichen die Schritte auf dieser Seite: Jeder Entwickler mit einem Riot-API-Key kann dieselben Endpoints abrufen und dieselben Formeln anwenden. Genau deshalb veröffentlichen wir sie.

Änderungsprotokoll

• September 2026. Das Perzentil nutzt jetzt statt einer Näherungstabelle unsere tägliche Zählung aller Solo/Duo-Ranglistenspieler (siehe Rangverteilung).
• September 2026. Methodik veröffentlicht. Mischung aus drei Signalen, vorläufiges Urteil während der Analyse, ARAM-Checker auf eigener Seite.

Änderungen an den Formeln werden hier mit dem Datum eingetragen, an dem sie live gingen. So lässt sich ein Ergebnis von vor einer Änderung mit den Regeln lesen, nach denen es entstanden ist.

FAQ zur Methodik

Wie wird MMR in League of Legends berechnet?

Riots eigenes MMR ist ein verstecktes Rating, das sich nach jedem Spiel verändert, abhängig vom Ergebnis und davon, wie wahrscheinlich es war. Riot veröffentlicht weder die Formel noch die Zahl. Checker wie dieser schätzen es aus öffentlichen Daten: aus deinem Rang und deiner Winrate, den Rängen der Spieler, mit denen du gematcht wirst, und den LP, die du pro Sieg bekommst.

Welches Signal zählt am meisten?

Der Lobby-Durchschnitt. Das Matchmaking bringt dich mit Spielern mit ähnlichem MMR zusammen. Die Ränge deiner letzten Lobbys beschreiben dein Rating deshalb besser als dein Rangabzeichen. Er macht bis zu 70 % der Mischung aus, sobald zehn Spiele gelesen wurden.

Warum hat sich meine Zahl geändert, während die Seite geladen hat?

Die erste Antwort nutzt nur Rang und Winrate. Mit jedem gelesenen Spiel übernimmt der Lobby-Durchschnitt mehr, deshalb bewegt sich die Zahl und das Urteil kann kippen. Bis die Analyse fertig ist, zeigt die Seite den Hinweis „vorläufig“.

Warum zeigen verschiedene MMR-Seiten unterschiedliche Zahlen?

Jede Seite nutzt ihre eigene Skala und ihren eigenen Mix aus Signalen. Zwei lobbybasierte Tools liegen meistens innerhalb einer Division beieinander. Eine Seite, die nur Rang und Winrate liest, kann weiter danebenliegen. Vergleiche lieber den Rang, dem die Zahl entspricht, als die rohe Zahl.

Ist die Marge ein echtes Konfidenzintervall?

Nein. Sie ist ein kalibrierter Spielraum, der mit der gelesenen Datenmenge schrumpft: ±170 MMR mit nur Rang und Winrate, etwa ±70 mit zehn Lobbys, im besten Fall ±45. Lies sie als „der echte Wert liegt sehr wahrscheinlich in diesem Bereich“, nicht als formale Statistik.

Woher kennt der Checker meine LP-Gewinne?

Er sagt sie aus dem Abstand zwischen deinem geschätzten MMR und deinem Rangabzeichen voraus: 21 LP bei null Abstand, plus ein LP pro 18 MMR Abstand, zwischen 10 und 35. Ab deinem zweiten Check liest er außerdem die LP, die du tatsächlich bekommen hast, und lässt sie in die Schätzung einfließen.

Warum wird ARAM als Ranglisten-Rang angezeigt?

ARAM hat keinen eigenen Rang. Der einzige öffentliche Weg, eine ARAM-Lobby zu beschreiben, sind deshalb die Solo/Duo- oder Flex-Ränge der Spieler darin. Das ARAM-Ergebnis ist das Ranglisten-Äquivalent deiner Lobbys.

Nutzt der Checker private Daten oder Client-Daten?

Nein. Alles kommt von öffentlichen Endpoints der Riot-API: Account-Suche, Ranglisten-Einträge, Matchlisten und Match-Teilnehmer. Es gibt keinen Login.

Kann ich die Schätzung selbst nachrechnen?

Ja. Die Skala, die drei Methoden, die Gewichte und die Regeln für die Marge stehen alle auf dieser Seite. Mit einem Riot-Developer-Key und denselben Endpoints bekommst du dieselbe Zahl.

Wie oft werden die Formeln aktualisiert?

Immer wenn Riot die LP-Gewinne oder die Ranglisten-Struktur ändert. Dann werden die LP-Konstanten neu kalibriert und die Änderung mit Datum im Änderungsprotokoll auf dieser Seite eingetragen.