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
51.65%
Faire Quote 1.94
Unentschieden
29.49%
Faire Quote 3.39
Gast Sieg
18.86%
Faire Quote 5.3
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 16.95% Faire Quote 5.9

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 1.94 —
Unentschieden 3.39 —
Gast Sieg 5.3 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 16.95% 5.9
2 0-0 12.37% 8.08
3 1-1 12.2% 8.2
4 2-0 11.61% 8.62
5 0-1 8.91% 11.23
6 2-1 8.36% 11.97
7 3-0 5.3% 18.87
8 1-2 4.39% 22.77
9 3-1 3.82% 26.2
10 0-2 3.21% 31.19
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
12.37%
8.08
8.91%
11.23
3.21%
31.19
0.77%
129.97
0.14%
722.02
0.02%
5025.13
1
16.95%
5.9
12.2%
8.2
4.39%
22.77
1.05%
94.87
0.19%
527.15
0.03%
3663.0
2
11.61%
8.62
8.36%
11.97
3.01%
33.24
0.72%
138.48
0.13%
769.23
0.02%
5347.59
3
5.3%
18.87
3.82%
26.2
1.37%
72.79
0.33%
303.31
0.06%
1683.5
0.01%
11764.71
4
1.82%
55.08
1.31%
76.5
0.47%
212.49
0.11%
885.74
0.02%
4926.11
0.0%
34482.76
5
0.5%
201.05
0.36%
279.17
0.13%
775.8
0.03%
3236.25
0.01%
17857.14
0.0%
125000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.3% · Fair: 334.34
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.59% 25.41%
1.5 39.78% 60.22%
2.5 15.93% 84.07%
3.5 5.04% 94.96%
4.5 1.31% 98.69%
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 12.37% 8.08
1 25.85% 3.87
2 27.01% 3.70
3 18.82% 5.31
4 9.83% 10.17
5+ 6.11% 16.36
Mehr (Über) 2.5 34.77% Weniger (Unter) 2.5 65.23%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 51.65%
Unentschieden 29.49%
Gast Sieg 18.86%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 34.77%
Weniger (Unter) 2.5 65.23%
Beide treffen (BTTS)
Ja 38.28%
Nein 61.72%
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 9.69% 10.32 15.93% 6.28 74.38% 1.34
-1.5 25.62% 3.9 — 74.38% 1.34
-1.0 25.62% 3.9 26.8% 3.73 47.58% 2.1
-0.5 52.42% 1.91 — 47.58% 2.1
0 (PK) 52.42% 1.91 27.93% 3.58 19.65% 5.09
+0.5 80.35% 1.24 — 19.65% 5.09
+1.0 80.35% 1.24 14.08% 7.1 5.57% 17.94
+1.5 94.43% 1.06 — 5.57% 17.94
+2.0 94.43% 1.06 4.4% 22.73 1.17% 85.2

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.