Ziel dieser Arbeit war es, eine vollständige, datenbasierte Spielstrategie für das Kartenspiel Blackjack zu entwickeln. Dazu wurde das Spiel als stochastisches Entscheidungsproblem modelliert, in dem auf Basis mathematisch berechneter Wahrscheinlichkeiten und Erwartungswerte optimale Spielerentscheidungen getroffen werden können. Auf Grundlage der Spielregeln und kombinatorischer Verfahren wurden sämtliche gültigen Spielerhände sowie alle möglichen Verläufe von Dealerhänden systematisch erzeugt und mit einer in Python programmierten Software analysiert. Die Wahrscheinlichkeiten für Gewinn, Verlust und Unentschieden sowie die entsprechenden Erwartungswerte wurden in einer SQLite-Datenbank gespeichert. Rekursive Berechnungen ermöglichten die Ableitung optimaler Entscheidungen auch über mehrere Spielzüge hinweg. Das Ergebnis ist eine transparente und nachvollziehbare Basic Strategy, die harte und weiche Hände sowie Paare berücksichtigt. Sonderfälle wie Double und Split wurden mathematisch fundiert integriert. Der Abgleich mit existierenden Strategieleitfäden zeigte hohe Übereinstimmung, aber auch fehlerhafte oder ungenaue Empfehlungen in manchen Quellen. Die entwickelte Software erlaubt zukünftige Erweiterungen, etwa zur Berücksichtigung weiterer Regelvarianten oder dynamischer Spielverläufe.