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
45.67%
Faire Quote 2.19
Unentschieden
32.51%
Faire Quote 3.08
Gast Sieg
21.82%
Faire Quote 4.58
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 17.7% Faire Quote 5.65

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 2.19 —
Unentschieden 3.08 —
Gast Sieg 4.58 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 17.7% 5.65
2 0-0 15.26% 6.55
3 1-1 12.74% 7.85
4 0-1 10.99% 9.1
5 2-0 10.27% 9.74
6 2-1 7.39% 13.53
7 1-2 4.59% 21.8
8 3-0 3.97% 25.19
9 0-2 3.96% 25.28
10 3-1 2.86% 34.99
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
15.26%
6.55
10.99%
9.1
3.96%
25.28
0.95%
105.35
0.17%
585.14
0.02%
4065.04
1
17.7%
5.65
12.74%
7.85
4.59%
21.8
1.1%
90.82
0.2%
504.54
0.03%
3508.77
2
10.27%
9.74
7.39%
13.53
2.66%
37.58
0.64%
156.59
0.11%
869.57
0.02%
6024.1
3
3.97%
25.19
2.86%
34.99
1.03%
97.19
0.25%
405.02
0.04%
2252.25
0.01%
15625.0
4
1.15%
86.87
0.83%
120.64
0.3%
335.12
0.07%
1396.65
0.01%
7751.94
0.0%
52631.58
5
0.27%
374.39
0.19%
520.02
0.07%
1445.09
0.02%
6024.1
0.0%
33333.33
0.0%
250000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.14% · Fair: 729.39
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.65% 31.35%
1.5 32.29% 67.71%
2.5 11.2% 88.8%
3.5 3.04% 96.96%
4.5 0.68% 99.32%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 51.32% 48.68%
1.5 16.28% 83.72%
2.5 3.66% 96.34%
3.5 0.63% 99.37%
4.5 0.09% 99.91%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 15.26% 6.55
1 28.69% 3.49
2 26.97% 3.71
3 16.90% 5.92
4 7.94% 12.59
5+ 4.25% 23.54
Mehr (Über) 2.5 29.09% Weniger (Unter) 2.5 70.91%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 45.67%
Unentschieden 32.51%
Gast Sieg 21.82%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 29.09%
Weniger (Unter) 2.5 70.91%
Beide treffen (BTTS)
Ja 35.24%
Nein 64.76%
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 6.6% 15.14 13.44% 7.44 79.96% 1.25
-1.5 20.04% 4.99 — 79.96% 1.25
-1.0 20.04% 4.99 26.2% 3.82 53.76% 1.86
-0.5 46.24% 2.16 — 53.76% 1.86
0 (PK) 46.24% 2.16 30.92% 3.23 22.84% 4.38
+0.5 77.16% 1.3 — 22.84% 4.38
+1.0 77.16% 1.3 16.26% 6.15 6.58% 15.21
+1.5 93.42% 1.07 — 6.58% 15.21
+2.0 93.42% 1.07 5.18% 19.31 1.4% 71.52

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.