Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

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ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
46.1%
Faire Quote 2.17
Unentschieden
35.12%
Faire Quote 2.85
Gast Sieg
18.79%
Faire Quote 5.32
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 20.78% Faire Quote 4.81

Spielwahrscheinlichkeit & Quoten

FAIR-ODDS-VERGLEICH
Markt Marktquote Faire Quote ? Vom Modell berechneter fairer Preis auf Basis der Wahrscheinlichkeit. Edge ? Differenz zwischen Buchmacherquote und fairer Modellquote. Positiver Edge deutet auf potenziellen Value hin.
Heim Sieg 2.17 —
Unentschieden 2.85 —
Gast Sieg 5.32 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 20.78% 4.81
2 0-0 19.79% 5.05
3 1-1 11.84% 8.44
4 0-1 11.28% 8.87
5 2-0 10.91% 9.17
6 2-1 6.22% 16.08
7 3-0 3.82% 26.19
8 1-2 3.38% 29.62
9 0-2 3.21% 31.11
10 3-1 2.18% 45.95
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
19.79%
5.05
11.28%
8.87
3.21%
31.11
0.61%
163.72
0.09%
1149.43
0.01%
10101.01
1
20.78%
4.81
11.84%
8.44
3.38%
29.62
0.64%
155.91
0.09%
1094.09
0.01%
9615.38
2
10.91%
9.17
6.22%
16.08
1.77%
56.43
0.34%
297.0
0.05%
2083.33
0.01%
18181.82
3
3.82%
26.19
2.18%
45.95
0.62%
161.21
0.12%
848.18
0.02%
5952.38
0.0%
52631.58
4
1.0%
99.77
0.57%
175.04
0.16%
614.25
0.03%
3236.25
0.0%
22727.27
0.0%
200000.0
5
0.21%
475.06
0.12%
833.33
0.03%
2923.98
0.01%
15384.62
0.0%
111111.11
0.0%
1000000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.08% · Fair: 1262.63
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 65.01% 34.99%
1.5 28.26% 71.74%
2.5 8.97% 91.03%
3.5 2.22% 97.78%
4.5 0.45% 99.55%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 43.45% 56.55%
1.5 11.21% 88.79%
2.5 2.03% 97.97%
3.5 0.28% 99.72%
4.5 0.03% 99.97%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 19.79% 5.05
1 32.06% 3.12
2 25.97% 3.85
3 14.02% 7.13
4 5.68% 17.61
5+ 2.48% 40.33
Mehr (Über) 2.5 22.18% Weniger (Unter) 2.5 77.82%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 46.10%
Unentschieden 35.12%
Gast Sieg 18.79%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 22.18%
Weniger (Unter) 2.5 77.82%
Beide treffen (BTTS)
Ja 28.24%
Nein 71.76%
Asian-Handicap-Wahrscheinlichkeit ? Wahrscheinlichkeiten stammen aus dem Poisson-Spielstandmodell. Push gilt nur für ganzzahlige Asian-Handicap-Linien. Heim-Handicap
Linie Heim-Seite Push Gast-Seite
-2.0 5.83% 17.15 13.26% 7.54 80.91% 1.24
-1.5 19.09% 5.24 — 80.91% 1.24
-1.0 19.09% 5.24 27.65% 3.62 53.26% 1.88
-0.5 46.74% 2.14 — 53.26% 1.88
0 (PK) 46.74% 2.14 33.53% 2.98 19.73% 5.07
+0.5 80.27% 1.25 — 19.73% 5.07
+1.0 80.27% 1.25 15.01% 6.66 4.72% 21.17
+1.5 95.28% 1.05 — 4.72% 21.17
+2.0 95.28% 1.05 3.91% 25.6 0.82% 122.26

SO FUNKTIONIERT DAS MODELL

Poisson-Verteilung
xG-Eingabe
Anpassungen
Wahrscheinlichkeitsausgabe

Wahrscheinlichkeiten folgen der PMF der Poisson-Verteilung (siehe Wikipedia EN).

Grenzen des Poisson-Modells

Kraftvoll, aber nicht ohne Grenzen:

  • Unabhängige Torereignisse (oft nur Annäherung)
  • Karten und Matchverlaufs-Wechsel (z. B. Taktik) fehlen im Basismodell
  • Ungenauer bei extrem niedrigen/ hohen xG-Werten
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So nutzen Sie den Poisson-Rechner

  1. Geben Sie die Heim-xG ein
  2. Geben Sie die Auswärts-xG ein
  3. Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
  4. Correct-Score-Wahrscheinlichkeiten/faire Quoten und Marktwahrscheinlichkeiten prüfen

Ideal für Datennutzer, Wett- und Performance-Analytiker im Fußball.

Warum Poisson zu xG passt

xG widerspiegelt Chancenqualität statt nur Endstände früherer Spiele.

Dazu zählt:

  • Weniger Rauschen durch Torschützen-Varianz
  • Prognosen passen besser zu den zugrunde liegenden xG
  • Aus Wahrscheinlichkeiten fair modellierte Quoten
  • Value-Spotting: Modell- vs Buchmacherquote

Daher sehen Poisson-Modelle Sie auch in vielen KI-Fußballprognosen.

Häufige Fragen (FAQ)

Per xG werden Tor-/Scoringszenarien modelliert, damit Sie Wahrscheinlichkeiten fürs Match und Märkte einschätzen können.

Für Tore ist es ein Standard — mit xG & Kontext (Form, Härte des Gegners) besser justierbar.

Ja — Sie können faire Wkts. ableiten und mit Buchmacher-Quoten vergleichen (Value-Idee).

Nehmen Sie prä-Match xG, die Stärke, Form und gegn. Niveau einpreist.

Ja. Aus Ihren xG-Inputs entsteht eine vollständige Torschance-/Scoreline-Matrix; jeder Score hat eine Wahrscheinlichkeit, analog zu Correct-Score-Märkten. Dasselbe Modell liefert auch 1X2 & BTTS.

BTTS: Wahrscheinlichkeit, dass beide 1 Tor erzielen. Ja/Nein stammt aus derselben xG-Poisson-Struktur wie der Score-Grid, damit alles logisch passend ist.