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
38.35%
Faire Quote 2.61
Unentschieden
38.48%
Faire Quote 2.6
Gast Sieg
23.17%
Faire Quote 4.32
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 23.22% Faire Quote 4.31

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 2.61 —
Unentschieden 2.6 —
Gast Sieg 4.32 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 23.22% 4.31
2 1-0 19.74% 5.07
3 0-1 14.17% 7.06
4 1-1 12.04% 8.3
5 2-0 8.39% 11.92
6 2-1 5.12% 19.54
7 0-2 4.32% 23.14
8 1-2 3.67% 27.23
9 3-0 2.38% 42.07
10 2-2 1.56% 64.07
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
23.22%
4.31
14.17%
7.06
4.32%
23.14
0.88%
113.82
0.13%
746.27
0.02%
6134.97
1
19.74%
5.07
12.04%
8.3
3.67%
27.23
0.75%
133.9
0.11%
877.96
0.01%
7194.24
2
8.39%
11.92
5.12%
19.54
1.56%
64.07
0.32%
315.06
0.05%
2066.12
0.01%
16949.15
3
2.38%
42.07
1.45%
68.97
0.44%
226.14
0.09%
1112.35
0.01%
7299.27
0.0%
58823.53
4
0.51%
197.98
0.31%
324.57
0.09%
1063.83
0.02%
5235.6
0.0%
34482.76
0.0%
250000.0
5
0.09%
1164.14
0.05%
1908.4
0.02%
6250.0
0.0%
31250.0
0.0%
200000.0
0.0%
1000000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.03% · Fair: 3378.38
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 57.26% 42.74%
1.5 20.93% 79.07%
2.5 5.49% 94.51%
3.5 1.11% 98.89%
4.5 0.18% 99.82%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 45.66% 54.34%
1.5 12.52% 87.48%
2.5 2.41% 97.59%
3.5 0.36% 99.64%
4.5 0.04% 99.96%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 23.22% 4.31
1 33.91% 2.95
2 24.75% 4.04
3 12.05% 8.30
4 4.40% 22.74
5+ 1.68% 59.68
Mehr (Über) 2.5 18.12% Weniger (Unter) 2.5 81.88%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 38.35%
Unentschieden 38.48%
Gast Sieg 23.17%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 18.12%
Weniger (Unter) 2.5 81.88%
Beide treffen (BTTS)
Ja 26.15%
Nein 73.85%
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 3.37% 29.67 9.94% 10.06 86.69% 1.15
-1.5 13.31% 7.52 — 86.69% 1.15
-1.0 13.31% 7.52 25.32% 3.95 61.37% 1.63
-0.5 38.63% 2.59 — 61.37% 1.63
0 (PK) 38.63% 2.59 36.92% 2.71 24.45% 4.09
+0.5 75.55% 1.32 — 24.45% 4.09
+1.0 75.55% 1.32 18.17% 5.5 6.28% 15.91
+1.5 93.72% 1.07 — 6.28% 15.91
+2.0 93.72% 1.07 5.12% 19.54 1.17% 85.71

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.