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Morozov-Balance-Index (MBI): Methodik

Der Morozov-Balance-Index (MBI) beantwortet für jede der 960 Chess960-Startstellungen genau eine Frage: Wie groß ist der Anzugsvorteil von Weiß? Diese Seite enthält die vollständige Methode — jede Zahl auf dieser Website lässt sich daraus neu berechnen.

Autor der Methodik: Roman Morozov. About the author · Version 1.0 · 2026-08-25

CC BY 4.0 Methodik und Daten: CC BY 4.0 — frei nutzbar mit Nennung des Autors.

Was der Index misst

Im Schach zieht Weiß zuerst. Dieser erste Zug ist etwas wert, und in Chess960 ist er in jeder der 960 Aufstellungen unterschiedlich viel wert. Der Index misst die GRÖSSE dieses Startvorteils — nicht, wer besser steht. In 956 der 960 Stellungen liegt die Engine-Bewertung der Ausgangsstellung bei Ausgleich oder darüber zugunsten von Weiß; die übrigen vier liegen 2 bis 7 Centipawns auf der schwarzen Seite — weniger, als die Suche zwischen ihren eigenen Iterationen schwankt, also Rauschen um die Null und kein Vorteil für Schwarz. Gemessen wird der Abstand zur Null in beide Richtungen; die ehrliche Formulierung lautet daher „wie groß ist der Vorsprung hier“, und ausgewogen ist die Stellung, in der dieser Vorsprung am kleinsten ist.

MBI ist eine Skala von 0 bis 100. 100 steht für den kleinsten gemessenen Weiß-Vorteil unter allen 960 Stellungen — den ausgewogensten Start. 0 für den größten. Der Index ist eine rangbasierte Transformation einer einzigen gemessenen Größe: Er sagt, wie eine Stellung im Vergleich zu den anderen 959 dasteht, nicht um wie viele Bauern jemand führt.

Wie jede Stellung bewertet wird

Jede Startstellung wird einmal von Stockfish aus der Grundstellung analysiert, mit einem festen Budget an SUCHKNOTEN statt einer festen Zeit. Das ist die zentrale Entscheidung der ganzen Methode: Ein Knotenbudget ist maschinenunabhängig. Ein Zeitbudget gäbe einem schnellen Rechner eine tiefere Suche und damit eine andere Zahl — niemand könnte das Ergebnis prüfen.

Einthreadige Suche mit festem Hash und fester Knotenzahl ist deterministisch: dasselbe Binary liefert auf jeder Maschine denselben Centibauern-Wert, Bit für Bit. Genau das macht eine unabhängige Prüfung möglich und nicht bloß plausibel.

Von Centibauern zum Index

Centibauern sind kein lineares Maß für etwas Menschliches, und der Unterschied zwischen +18 und +22 bedeutet für sich genommen nichts. Der Index verwendet deshalb den RANG einer Stellung unter allen 960, nicht die Rohzahl:

rank(sp) = position of eval_cp(sp) in the sorted list of all 960 values
(ascending: smallest White edge first, ties share the mean rank)
MBI(sp) = round( 100 * (960 - rank(sp)) / (960 - 1) )
Klasse Weiß-Vorteil Stellungen
A — am ausgewogensten ≤ +19 cp 240
B — ausgewogen +20…+26 cp 240
C — spürbarer Vorteil +27…+35 cp 240
D — größter Vorteil > +35 cp 240

Über alle 960 Stellungen reicht der Engine-Wert von +-7 bis +83 Centibauern, Median +26.0.

Wie sich die 960 Werte verteilen

Jeder Balken ist ein Fünf-Centibauern-Intervall; die Zahl rechts sagt, wie viele der 960 Stellungen hineinfallen.

-10..-6 cp1
-5..-1 cp3
0..4 cp19
5..9 cp25
10..14 cp72
15..19 cp135
20..24 cp159
25..29 cp173
30..34 cp131
35..39 cp96
40..44 cp63
45..49 cp43
50..54 cp18
55..59 cp8
60..64 cp7
65..69 cp3
70..74 cp0
75..79 cp2
80..84 cp2

Validierung

Eine Engine-Bewertung ist eine Behauptung über eine Stellung. Um zu prüfen, ob diese Behauptung tatsächliche Ergebnisse vorhersagt, wird ein Teil der Stellungen ausgespielt: Engine gegen Engine, viele Partien je Stellung, mit festgelegten und veröffentlichten Seeds. Wenn Stellungen, die der Index ausgewogen nennt, tatsächlich näher an 50 % für Weiß punkten, misst der Index das, was er zu messen vorgibt.

Basis-Seed: 20260825. Jede Partie ist exakt wiederholbar.

Stellung Gruppe Engine, cp Partien S/R/N Weiß-Punktzahl
42 zufällig +23 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
52 zufällig +18 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
80 am unausgewogensten +83 50 7/42/1 56.0% (42.3–68.8%)
86 zufällig +34 50 1/48/1 50.0% (36.6–63.4%)
102 am ausgewogensten 0 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
131 am ausgewogensten 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
204 am ausgewogensten 0 50 0/46/4 46.0% (33.0–59.6%)
217 am ausgewogensten +3 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
259 am ausgewogensten +3 50 2/43/5 47.0% (33.9–60.6%)
262 zufällig +43 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
266 zufällig +26 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
268 am unausgewogensten +58 50 8/42/0 58.0% (44.2–70.6%)
269 am ausgewogensten 0 50 1/46/3 48.0% (34.8–61.5%)
272 am unausgewogensten +58 50 13/36/1 62.0% (48.2–74.1%)
292 zufällig +49 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
300 am ausgewogensten 0 50 3/47/0 53.0% (39.5–66.1%)
332 am unausgewogensten +59 50 10/40/0 60.0% (46.2–72.4%)
348 am unausgewogensten +62 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
399 am unausgewogensten +65 50 7/38/5 52.0% (38.5–65.2%)
401 am ausgewogensten -7 50 0/49/1 49.0% (35.7–62.4%)
418 am ausgewogensten -2 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
424 zufällig +23 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
429 am ausgewogensten 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
432 am ausgewogensten +3 50 5/44/1 54.0% (40.4–67.0%)
433 am ausgewogensten -4 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
467 am ausgewogensten +2 50 2/47/1 51.0% (37.6–64.3%)
471 am ausgewogensten 0 50 0/50/0 50.0% (36.6–63.4%)
481 zufällig +5 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
485 am ausgewogensten +3 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
497 am ausgewogensten 0 50 0/48/2 48.0% (34.8–61.5%)
499 zufällig +18 50 4/46/0 54.0% (40.4–67.0%)
531 zufällig +13 50 4/46/0 54.0% (40.4–67.0%)
556 zufällig +21 50 2/48/0 52.0% (38.5–65.2%)
557 am unausgewogensten +63 50 15/35/0 65.0% (51.1–76.7%)
565 am unausgewogensten +60 50 4/44/2 52.0% (38.5–65.2%)
576 am ausgewogensten 0 50 1/48/1 50.0% (36.6–63.4%)
578 am unausgewogensten +56 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
593 am ausgewogensten +2 50 0/49/1 49.0% (35.7–62.4%)
604 am unausgewogensten +81 50 13/37/0 63.0% (49.1–75.0%)
620 am unausgewogensten +63 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
637 zufällig +21 50 7/43/0 57.0% (43.3–69.7%)
654 zufällig +34 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
665 zufällig +22 50 6/44/0 56.0% (42.3–68.8%)
745 zufällig +13 50 3/46/1 52.0% (38.5–65.2%)
748 zufällig +42 50 6/43/1 55.0% (41.3–67.9%)
760 am unausgewogensten +61 50 8/40/2 56.0% (42.3–68.8%)
784 am unausgewogensten +58 50 10/38/2 58.0% (44.2–70.6%)
786 am ausgewogensten +2 50 4/45/1 53.0% (39.5–66.1%)
794 am unausgewogensten +67 50 12/38/0 62.0% (48.2–74.1%)
801 zufällig +11 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
814 zufällig +32 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
823 am ausgewogensten -5 50 2/48/0 52.0% (38.5–65.2%)
868 am unausgewogensten +75 50 9/41/0 59.0% (45.2–71.5%)
870 zufällig +44 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
879 am unausgewogensten +66 50 11/38/1 60.0% (46.2–72.4%)
880 am unausgewogensten +63 50 7/42/1 56.0% (42.3–68.8%)
885 zufällig +14 50 1/49/0 51.0% (37.6–64.3%)
886 am unausgewogensten +58 50 5/45/0 55.0% (41.3–67.9%)
902 am unausgewogensten +62 50 5/44/1 54.0% (40.4–67.0%)
935 am unausgewogensten +78 50 11/38/1 60.0% (46.2–72.4%)

Grenzen — bitte vor dem Zitieren der Zahlen lesen

Selbst nachrechnen

Alles, was zum Nachrechnen des Datensatzes nötig ist, ist öffentlich: der exakte Engine-Build, das Budget, die Skripte und die Rohausgabe. Eine Stellung neu zu rechnen dauert wenige Minuten auf einem Kern; der ganze Satz eine Nacht.

  1. Laden Sie Rohdaten und Skripte auf der Seite mit offenen Daten herunter. Offene Daten
  2. Prüfen Sie eine Stellung gegen den veröffentlichten Datensatz — der Befehl rechnet sie von Grund auf neu und vergleicht:
    python tools/balance/verify_reproduce.py --sp 518
  3. Oder rechnen Sie den gesamten Satz neu (fortsetzbar: nach einem Abbruch wird dieselbe Datei ergänzt):
    python tools/balance/eval_all.py --nodes 400000000 --workers 20

Weicht Ihr Wert ab, ist genau das der Befund: Engine-Build, Knotenbudget oder Optionen stimmen nicht überein. Alle drei stehen oben.

Zitierung und Lizenz

Methodik und Datensatz stehen unter CC BY 4.0: beliebig verwendbar, auch kommerziell, mit Namensnennung des Autors.

Morozov R. Chess960 Balance Index (MBI). ch960.com/balance, 2026. CC BY 4.0.

Balance aller 960 Stellungen · Datensatz und Roh-Engine-Ausgabe