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
36.25%
Faire Quote 2.76
Unentschieden
36.78%
Faire Quote 2.72
Gast Sieg
26.97%
Faire Quote 3.71
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 20.19% Faire Quote 4.95

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 2.76 —
Unentschieden 2.72 —
Gast Sieg 3.71 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 20.19% 4.95
2 1-0 17.57% 5.69
3 0-1 14.74% 6.78
4 1-1 12.82% 7.8
5 2-0 7.64% 13.09
6 2-1 5.58% 17.93
7 0-2 5.38% 18.59
8 1-2 4.68% 21.37
9 3-0 2.22% 45.13
10 2-2 2.04% 49.12
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
20.19%
4.95
14.74%
6.78
5.38%
18.59
1.31%
76.39
0.24%
418.59
0.03%
2865.33
1
17.57%
5.69
12.82%
7.8
4.68%
21.37
1.14%
87.81
0.21%
481.23
0.03%
3300.33
2
7.64%
13.09
5.58%
17.93
2.04%
49.12
0.5%
201.86
0.09%
1106.19
0.01%
7575.76
3
2.22%
45.13
1.62%
61.82
0.59%
169.38
0.14%
695.89
0.03%
3816.79
0.0%
26315.79
4
0.48%
207.51
0.35%
284.25
0.13%
778.82
0.03%
3205.13
0.01%
17543.86
0.0%
125000.0
5
0.08%
1191.9
0.06%
1633.99
0.02%
4484.3
0.01%
18518.52
0.0%
100000.0
0.0%
1000000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.04% · Fair: 2475.25
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 58.1% 41.9%
1.5 21.66% 78.34%
2.5 5.8% 94.2%
3.5 1.2% 98.8%
4.5 0.2% 99.8%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 51.81% 48.19%
1.5 16.63% 83.37%
2.5 3.79% 96.21%
3.5 0.66% 99.34%
4.5 0.09% 99.91%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 20.19% 4.95
1 32.30% 3.10
2 25.84% 3.87
3 13.78% 7.26
4 5.51% 18.14
5+ 2.37% 42.24
Mehr (Über) 2.5 21.66% Weniger (Unter) 2.5 78.34%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 36.25%
Unentschieden 36.78%
Gast Sieg 26.97%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 21.66%
Weniger (Unter) 2.5 78.34%
Beide treffen (BTTS)
Ja 30.1%
Nein 69.9%
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 3.25% 30.81 9.39% 10.65 87.36% 1.14
-1.5 12.64% 7.91 — 87.36% 1.14
-1.0 12.64% 7.91 23.77% 4.21 63.6% 1.57
-0.5 36.4% 2.75 — 63.6% 1.57
0 (PK) 36.4% 2.75 35.2% 2.84 28.4% 3.52
+0.5 71.6% 1.4 — 28.4% 3.52
+1.0 71.6% 1.4 19.94% 5.01 8.46% 11.82
+1.5 91.54% 1.09 — 8.46% 11.82
+2.0 91.54% 1.09 6.61% 15.12 1.85% 54.19

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.