
Morganavs Swain
Morgana vs Swain ist a decisive Matchup in LoL Patch 26.10. Morgana gewinnt mit einer 53.8% Winrate (+7.5%) gegen Swain basierend auf 186 Spielen. Morgana holds the advantage in both the early and late game. Unten findest du den besten Morgana Build, Runen, Laning-Statistiken und Strategien für das Morgana vs Swain Matchup.
Morgana Matchup-Analyse
Verwende das Dropdown-Menü, um einen Gegner auszuwählen und eine detaillierte Analyse zu sehen, wie Morgana gegen ihn abschneidet. Du erhältst Kopf-an-Kopf-Winrates, Laning-Statistiken, den besten Build und die besten Runen für das Matchup sowie eine Früh- vs. Spätspiel-Analyse — alles basierend auf echten Ranked-Daten.
Wer gewinnt das Morgana vs Swain Matchup?

Morgana vs Swain Matchup-Zusammenfassung
Das Morgana vs Swain Matchup ist ein entscheidendes Matchup im League of Legends Ranked-Spiel. Basierend auf 186 kürzlich analysierten Spielen gewinnt Morgana mit einer 53.8% Gewinnrate im Vergleich zu Swains 46.2%, was Morgana einen 7.5 Prozentpunkt-Vorteil gibt. Morgana dominiert in jeder Phase — von der frühen Lane bis zu Spätspiel-Teamkämpfen. Dieser konstante Vorteil macht es für Swain-Spieler schwierig, günstige Fenster zu finden, daher sind teamabhängige Strategien und das Vermeiden von Solo-Konfrontationen unerlässlich. Die signifikanteste statistische Lücke ist bei Ausdauer, wo Swain mit 426 HP/min führt — ein Unterschied, der das Ergebnis von Trades und Scharmützeln stark beeinflusst. Morgana-Spieler können selbstbewusst gegen Swain picken und ab Level 1 aggressiv spielen. Versuchen Sie, früh durch günstige Trades Lane-Dominanz zu etablieren und Swain von CS fernzuhalten. Das Verständnis dieser Matchup-Dynamiken ist entscheidend für Champion-Select-Entscheidungen und die In-Game-Strategie bei diesem Lane-Gegner.
Morgana vs Swain Lane-Phasen-Analyse
Morgana ist während der Lane-Phase gegen Swain bevorzugt und gewinnt 4 von 5 wichtigen Statistik-Kategorien. Morgana hat Vorteile bei Farmen, Schaden, Gold-Einkommen und Crowd Control, was sie zum stärkeren Laner in diesem Matchup macht.
Best Morgana Build Against Swain
Ionische Stiefel der Deutlichkeit ist die optimale Stiefel-Wahl gegen Swain und bietet die Mobilität und Stats, die Morgana in diesem Matchup am meisten braucht. Die leistungsstärksten Kern-Items für Morgana gegen Swain sind Liandrys Qual, Zhonyas Stundenglas und Schwarzfeuer-Fackel. Diese Kombination gibt Morgana eine effektive Balance aus Schaden, Überlebensfähigkeit und Nutzen für das Matchup. Dieser Build performt außergewöhnlich gut mit einer 83.3% Gewinnrate über 6 Spiele — weit über dem Durchschnitt und macht ihn zum Top-Item-Pfad gegen Swain. Anpassungen können je nach Team-Zusammensetzungen und Spielstand nötig sein, aber dieser Build bietet das stärkste Fundament für das Morgana vs Swain Matchup.
Early Game vs Late Game
Morgana dominiert das Frühspiel (erste 15 Minuten) mit einer kommandierenden 53.3% Gewinnrate — ein 6.5 Prozentpunkt-Vorsprung vor Swain. Dieses einseitige Frühspiel bedeutet, dass Morgana das Tempo der Lane ab Level 1 diktieren kann, Trades, Wellenzustand und Fluss-Priorität kontrollierend.
Morgana ist im Spätspiel (25+ Minuten) weit überlegen mit einer 54.1% Gewinnrate — 8.3 Punkte über Swain. Verlängerte Spiele bevorzugen stark Morgana, deren Kit und Skalierung sie zu einer dominanten Kraft in Teamkämpfen und Objektiv-Kontrolle machen.
Morgana hält den Vorteil in jeder Spielphase und macht dies zu einem durchgehend günstigen Matchup von der Lane bis zu Spätspiel-Teamkämpfen. Swain-Spieler sollten nach Outplays, teamabhängigen Strategien und Picks suchen, statt sich auf Skalierung zu verlassen, um dieses Matchup zu gewinnen.
Best Morgana Runes Against Swain
Das Spielen von Zauberei primär mit Dominanz sekundär erlaubt Morgana, ihren Vorteil gegen Swain auszunutzen und die Stärken zu verstärken, die dieses Matchup günstig machen.
Morgana Matchup-Daten fur League of Legends Patch 26.10. Die Tabelle unten zeigt Morganas Siegesrate, Golddifferenz und Leistungsstatistiken gegen jeden Champion in der aktuellen Meta. Klicke auf einen Championnamen, um eine detaillierte Gegenuberstellung zu sehen, einschliesslich des besten Morgana Builds, Runen, Laning-Statistiken und Fruhe- vs. Spate-Spielanalyse fur dieses spezifische Matchup.
Gegner | Siegesrate | Spiele | CS/min | Schaden/Min | Gold/Spiel | Fruhe SR | Spate SR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 50.56% | 629 | 1.9 | 572 | 9,582 | 44.9% | 54.7% | |
| 49.55% | 553 | 1.7 | 584 | 9,377 | 51.3% | 48.3% | |
| 51.04% | 386 | 1.7 | 627 | 9,901 | 57.0% | 46.9% | |
| 52.89% | 380 | 1.6 | 622 | 9,719 | 57.9% | 49.6% | |
| 51.47% | 375 | 1.6 | 627 | 9,532 | 52.7% | 50.5% | |
| 48.42% | 349 | 1.6 | 583 | 9,427 | 48.0% | 48.8% | |
| 42.65% | 347 | 1.7 | 632 | 9,829 | 43.8% | 41.9% | |
| 49.48% | 287 | 1.9 | 617 | 10,019 | 50.0% | 49.2% | |
| 50.70% | 215 | 1.6 | 647 | 10,034 | 51.8% | 50.0% | |
| 54.74% | 190 | 1.6 | 614 | 10,016 | 56.5% | 53.7% | |
| 50.54% | 186 | 1.8 | 581 | 9,612 | 50.0% | 50.9% | |
| 43.01% | 186 | 1.7 | 607 | 9,219 | 41.9% | 44.0% | |
| 53.76% | 186 | 1.9 | 686 | 9,886 | 53.3% | 54.1% | |
| 48.35% | 182 | 1.7 | 545 | 8,913 | 45.0% | 51.0% | |
| 52.33% | 172 | 1.6 | 601 | 8,951 | 54.6% | 50.0% | |
| 58.02% | 162 | 1.7 | 508 | 9,134 | 57.7% | 58.3% | |
| 50.00% | 162 | 2.5 | 631 | 9,586 | 45.3% | 53.1% | |
| 47.44% | 156 | 2.0 | 627 | 9,584 | 46.0% | 48.4% | |
| 50.65% | 154 | 1.8 | 620 | 9,940 | 49.1% | 51.5% | |
| 53.64% | 151 | 1.8 | 741 | 9,824 | 56.7% | 51.2% | |
| 54.05% | 148 | 2.6 | 642 | 9,714 | 51.6% | 55.8% | |
| 45.07% | 142 | 1.6 | 587 | 9,398 | 51.7% | 40.2% | |
| 55.40% | 139 | 1.6 | 632 | 9,750 | 52.6% | 57.3% | |
| 50.38% | 133 | 1.7 | 568 | 9,160 | 45.0% | 54.8% | |
| 45.00% | 120 | 1.7 | 634 | 10,240 | 51.4% | 42.4% | |
| 49.51% | 103 | 1.7 | 603 | 10,161 | 55.3% | 46.1% | |
| 52.94% | 85 | 1.7 | 649 | 9,456 | 54.0% | 52.1% | |
| 53.09% | 81 | 1.7 | 556 | 10,236 | 54.8% | 52.0% | |
| 55.56% | 81 | 5.7 | 735 | 11,196 | 61.3% | 52.0% | |
| 55.13% | 78 | 2.1 | 658 | 10,162 | 45.7% | 62.8% | |
| 47.37% | 76 | 1.7 | 591 | 9,761 | 54.8% | 42.2% | |
| 44.74% | 76 | 2.6 | 682 | 10,991 | 42.3% | 46.0% | |
| 47.37% | 76 | 1.6 | 656 | 9,606 | 55.9% | 40.5% | |
| 47.37% | 76 | 5.5 | 768 | 10,923 | 56.7% | 41.3% | |
| 44.93% | 69 | 4.1 | 717 | 10,664 | 37.5% | 48.9% | |
| 47.76% | 67 | 1.7 | 601 | 9,098 | 57.7% | 41.5% | |
| 52.63% | 57 | 3.9 | 665 | 10,756 | 62.5% | 45.5% | |
| 61.22% | 49 | 3.1 | 715 | 10,675 | 44.4% | 71.0% | |
| 58.33% | 48 | 1.7 | 616 | 10,735 | 47.6% | 66.7% | |
| 48.94% | 47 | 5.5 | 762 | 10,492 | 65.2% | 33.3% | |
| 44.68% | 47 | 1.9 | 629 | 9,586 | 40.9% | 48.0% | |
| 47.83% | 46 | 1.7 | 657 | 10,076 | 57.1% | 40.0% | |
| 40.00% | 45 | 2.0 | 608 | 9,825 | 36.8% | 42.3% | |
| 42.22% | 45 | 2.3 | 679 | 11,039 | 41.2% | 42.9% | |
| 55.81% | 43 | 1.9 | 667 | 9,790 | 64.7% | 50.0% | |
| 46.34% | 41 | 5.0 | 807 | 10,279 | 42.9% | 48.1% | |
| 55.00% | 40 | 5.6 | 858 | 11,633 | 57.1% | 53.9% | |
| 69.23% | 39 | 3.9 | 729 | 9,654 | 72.7% | 64.7% | |
| 51.28% | 39 | 3.3 | 616 | 9,978 | 52.6% | 50.0% | |
| 45.95% | 37 | 3.7 | 682 | 10,689 | 44.4% | 47.4% | |
| 48.65% | 37 | 4.5 | 691 | 11,224 | 50.0% | 48.0% | |
| 41.67% | 36 | 1.6 | 579 | 9,675 | 53.9% | 34.8% | |
| 51.43% | 35 | 5.6 | 888 | 11,848 | 58.3% | 47.8% | |
| 38.71% | 31 | 1.5 | 621 | 10,960 | 60.0% | 28.6% | |
| 61.29% | 31 | 3.5 | 767 | 12,014 | 53.9% | 66.7% | |
| 56.67% | 30 | 3.7 | 779 | 10,925 | 58.3% | 55.6% | |
| 44.83% | 29 | 5.6 | 800 | 10,205 | 41.7% | 47.1% | |
| 51.85% | 27 | 4.4 | 740 | 11,758 | 58.3% | 46.7% | |
| 61.54% | 26 | 5.7 | 812 | 12,252 | 62.5% | 61.1% | |
| 50.00% | 26 | 3.5 | 667 | 10,267 | 57.1% | 41.7% | |
| 44.00% | 25 | 1.6 | 723 | 11,952 | 50.0% | 38.5% | |
| 44.00% | 25 | 3.7 | 871 | 11,692 | 50.0% | 41.2% | |
| 52.00% | 25 | 3.8 | 670 | 10,603 | 45.5% | 57.1% | |
| 54.17% | 24 | 4.7 | 782 | 11,570 | 40.0% | 57.9% | |
| 50.00% | 24 | 5.3 | 774 | 12,755 | 60.0% | 47.4% | |
| 60.87% | 23 | 2.2 | 739 | 11,810 | 70.0% | 53.9% | |
| 68.18% | 22 | 1.6 | 593 | 9,648 | 58.3% | 80.0% | |
| 59.09% | 22 | 4.0 | 702 | 10,037 | 40.0% | 75.0% | |
| 59.09% | 22 | 1.1 | 661 | 10,590 | 58.3% | 60.0% | |
| 42.86% | 21 | 2.8 | 718 | 8,818 | 36.4% | 50.0% | |
| 55.00% | 20 | 1.4 | 611 | 9,475 | 50.0% | 60.0% | |
| 55.00% | 20 | 3.0 | 595 | 10,716 | 50.0% | 58.3% | |
| 65.00% | 20 | 1.2 | 610 | 11,631 | 77.8% | 54.5% | |
| 63.16% | 19 | 6.1 | 738 | 9,961 | 63.6% | 62.5% | |
| 73.68% | 19 | 1.8 | 741 | 12,931 | 85.7% | 66.7% | |
| 61.11% | 18 | 3.9 | 762 | 12,548 | 50.0% | 64.3% | |
| 50.00% | 18 | 5.0 | 746 | 10,112 | 50.0% | 50.0% | |
| 47.06% | 17 | 5.6 | 771 | 11,020 | 66.7% | 36.4% | |
| 41.18% | 17 | 4.5 | 757 | 11,777 | 33.3% | 45.5% | |
| 50.00% | 16 | 1.8 | 672 | 12,144 | 75.0% | 25.0% | |
| 60.00% | 15 | 3.0 | 648 | 9,931 | 87.5% | 28.6% | |
| 60.00% | 15 | 4.7 | 884 | 12,789 | 66.7% | 55.6% | |
| 46.67% | 15 | 1.3 | 762 | 12,310 | 25.0% | 54.5% | |
| 73.33% | 15 | 5.6 | 792 | 11,465 | 85.7% | 62.5% | |
| 28.57% | 14 | 1.4 | 728 | 12,284 | 28.6% | 28.6% | |
| 57.14% | 14 | 4.0 | 632 | 9,127 | 62.5% | 50.0% | |
| 42.86% | 14 | 3.4 | 683 | 9,736 | 60.0% | 0.0% | |
| 57.14% | 14 | 1.2 | 694 | 11,645 | 40.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 14 | 1.3 | 766 | 11,339 | 71.4% | 28.6% | |
| 50.00% | 14 | 1.4 | 594 | 8,796 | 50.0% | 50.0% | |
| 35.71% | 14 | 1.9 | 692 | 11,089 | 33.3% | 37.5% | |
| 50.00% | 14 | 2.8 | 605 | 10,980 | 60.0% | 44.4% | |
| 46.15% | 13 | 6.7 | 899 | 12,469 | 50.0% | 44.4% | |
| 46.15% | 13 | 2.6 | 662 | 11,621 | 50.0% | 42.9% | |
| 53.85% | 13 | 5.3 | 817 | 12,668 | 0.0% | 63.6% | |
| 46.15% | 13 | 3.9 | 716 | 11,826 | 50.0% | 44.4% | |
| 75.00% | 12 | 5.9 | 943 | 10,615 | 71.4% | 80.0% | |
| 25.00% | 12 | 3.3 | 541 | 11,467 | 25.0% | 25.0% | |
| 58.33% | 12 | 4.5 | 854 | 11,695 | 75.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 12 | 1.2 | 600 | 10,579 | 42.9% | 60.0% | |
| 50.00% | 12 | 2.6 | 960 | 9,367 | 50.0% | 50.0% | |
| 41.67% | 12 | 1.1 | 673 | 11,618 | 40.0% | 42.9% | |
| 50.00% | 12 | 5.6 | 791 | 10,556 | 50.0% | 50.0% | |
| 72.73% | 11 | 1.9 | 595 | 11,337 | 80.0% | 66.7% | |
| 45.45% | 11 | 3.9 | 711 | 12,801 | 33.3% | 50.0% | |
| 54.55% | 11 | 4.9 | 839 | 10,936 | 66.7% | 40.0% | |
| 36.36% | 11 | 1.8 | 736 | 9,820 | 40.0% | 33.3% | |
| 45.45% | 11 | 3.0 | 686 | 10,082 | 50.0% | 40.0% | |
| 60.00% | 10 | 4.7 | 866 | 12,002 | 50.0% | 62.5% | |
| 20.00% | 10 | 2.3 | 613 | 8,105 | 28.6% | 0.0% | |
| 70.00% | 10 | 5.7 | 737 | 10,175 | 100.0% | 57.1% | |
| 60.00% | 10 | 4.8 | 548 | 10,824 | 60.0% | 60.0% | |
| 50.00% | 10 | 4.2 | 805 | 13,459 | 0.0% | 55.6% | |
| 44.44% | 9 | 3.5 | 690 | 11,366 | 33.3% | 50.0% | |
| 22.22% | 9 | 2.4 | 634 | 9,875 | 16.7% | 33.3% | |
| 55.56% | 9 | 3.4 | 951 | 12,165 | 50.0% | 57.1% | |
| 44.44% | 9 | 1.6 | 661 | 9,340 | 50.0% | 40.0% | |
| 77.78% | 9 | 3.4 | 733 | 10,846 | 100.0% | 66.7% | |
| 100.00% | 9 | 1.1 | 642 | 11,901 | 100.0% | 100.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.1 | 614 | 9,837 | 100.0% | 0.0% | |
| 87.50% | 8 | 4.7 | 777 | 11,157 | 66.7% | 100.0% | |
| 37.50% | 8 | 6.5 | 690 | 10,160 | 25.0% | 50.0% | |
| 37.50% | 8 | 6.0 | 744 | 10,427 | 33.3% | 40.0% | |
| 71.43% | 7 | 2.8 | 692 | 9,544 | 75.0% | 66.7% | |
| 57.14% | 7 | 2.2 | 730 | 11,632 | 66.7% | 50.0% | |
| 71.43% | 7 | 3.2 | 740 | 10,483 | 100.0% | 60.0% | |
| 42.86% | 7 | 2.6 | 603 | 9,771 | 0.0% | 75.0% | |
| 57.14% | 7 | 5.3 | 734 | 11,816 | 50.0% | 66.7% | |
| 71.43% | 7 | 5.7 | 920 | 12,461 | 100.0% | 60.0% | |
| 28.57% | 7 | 4.4 | 782 | 11,944 | 0.0% | 40.0% | |
| 71.43% | 7 | 3.1 | 697 | 9,949 | 50.0% | 80.0% | |
| 85.71% | 7 | 2.8 | 527 | 11,416 | 100.0% | 83.3% | |
| 83.33% | 6 | 1.2 | 686 | 8,828 | 100.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.8 | 1,009 | 11,687 | 80.0% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 3.3 | 874 | 12,937 | 0.0% | 80.0% | |
| 33.33% | 6 | 2.6 | 795 | 12,757 | 0.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 2.9 | 611 | 8,464 | 100.0% | 33.3% | |
| 33.33% | 6 | 1.4 | 669 | 12,528 | 50.0% | 25.0% | |
| 20.00% | 5 | 5.3 | 556 | 10,544 | 0.0% | 25.0% | |
| 80.00% | 5 | 3.1 | 750 | 12,815 | 50.0% | 100.0% | |
| 80.00% | 5 | 4.2 | 765 | 7,643 | 100.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.7 | 854 | 11,107 | 66.7% | 50.0% | |
| 40.00% | 5 | 0.7 | 434 | 9,794 | 50.0% | 0.0% | |
| 40.00% | 5 | 1.1 | 636 | 10,877 | 66.7% | 0.0% | |
| 40.00% | 5 | 6.1 | 695 | 10,033 | 0.0% | 50.0% | |
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Morgana vs Swain - Häufig gestellte Fragen
Wie schlagt sich Morgana gegen Swain in League of Legends?
Morgana gewinnt das Morgana vs Swain Matchup mit einer 53.8% Siegesrate gegenuber Swains 46.2%, ein Unterschied von 7.5 Prozentpunkten. Diese Daten basieren auf 186 aktuellen Ranked-Spielen in Patch 26.10.
Wie schlagt sich Morgana gegen Swain im fruhen Spiel?
Im fruhen Spiel hat Morgana den Vorteil gegen Swain mit einer 53.3% Siegesrate gegenuber 46.8%. Morgana Spieler sollten ihren Lane-Vorteil durch aggressive Trades und Wellenkontrolle in den ersten 15 Minuten ausnutzen.
Wie schlagt sich Morgana gegen Swain im spaten Spiel?
Im spaten Spiel ubernimmt Morgana das Morgana vs Swain Matchup mit einer 54.1% Siegesrate gegenuber 45.9%. Morgana skaliert besser in Teamkampfe und Objektkampfe nach 25 Minuten.
Wer gewinnt das Morgana vs Swain Matchup?
Morgana gewinnt das Matchup gegen Swain mit einer 53.8% Siegesrate in League of Legends Patch 26.10. Der 7.5 Prozentpunkt-Vorteil bedeutet, dass Morgana in diesem Lane-Matchup significantly begunstigt ist, basierend auf 186 analysierten Spielen.
Was ist der beste Morgana Build gegen Swain?
Der beste Morgana Build gegen Swain beinhaltet Liandrys Qual, Zhonyas Stundenglas, Schwarzfeuer-Fackel with Ionische Stiefel der Deutlichkeit. This build achieves a 83.3% win rate in the matchup. Schau dir die Matchup-Aufschlusselung oben fur den vollstandigen Item-Pfad und die Build-Reihenfolge an.
Was sind die besten Morgana Runes gegen Swain?
Die besten Morgana Runes gegen Swain verwenden den Zauberei Primarbaum mit Dominanz sekundar. This rune setup achieves a 60.0% win rate in the Morgana vs Swain matchup. Siehe die vollstandige Runen-Aufschlusselung im Matchup-Vergleich oben.
Countert Morgana Swain?
Ja, Morgana hat ein gunstiges Matchup gegen Swain mit einer 53.8% Siegesrate. Morgana strongly counters Swain in der Lane basierend auf aktuellen Patch 26.10 Daten.
Wie spiele ich Morgana gegen Swain?
Wenn du Morgana gegen Swain spielst, nutze deine statistischen Vorteile, indem du in gunstigen Fenstern aggressiv tradest. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Baue die empfohlenen Items und Runes fur dieses spezifische Matchup fur die besten Ergebnisse.
