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
40.81%
Faire Quote 2.45
Unentschieden
34.67%
Faire Quote 2.88
Gast Sieg
24.52%
Faire Quote 4.08
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 17.73% Faire Quote 5.64

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 2.45 —
Unentschieden 2.88 —
Gast Sieg 4.08 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 17.73% 5.64
2 0-0 17.55% 5.7
3 1-1 12.94% 7.73
4 0-1 12.81% 7.8
5 2-0 8.95% 11.17
6 2-1 6.54% 15.3
7 1-2 4.72% 21.17
8 0-2 4.68% 21.38
9 3-0 3.01% 33.18
10 2-2 2.39% 41.92
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
17.55%
5.7
12.81%
7.8
4.68%
21.38
1.14%
87.87
0.21%
481.46
0.03%
3300.33
1
17.73%
5.64
12.94%
7.73
4.72%
21.17
1.15%
87.0
0.21%
476.64
0.03%
3267.97
2
8.95%
11.17
6.54%
15.3
2.39%
41.92
0.58%
172.29
0.11%
944.29
0.02%
6451.61
3
3.01%
33.18
2.2%
45.45
0.8%
124.52
0.2%
511.77
0.04%
2801.12
0.01%
19230.77
4
0.76%
131.41
0.56%
179.99
0.2%
493.1
0.05%
2028.4
0.01%
11111.11
0.0%
76923.08
5
0.15%
650.62
0.11%
891.27
0.04%
2439.02
0.01%
10000.0
0.0%
55555.56
0.0%
333333.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.07% · Fair: 1355.01
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 63.58% 36.42%
1.5 26.79% 73.21%
2.5 8.21% 91.79%
3.5 1.96% 98.04%
4.5 0.38% 99.62%
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 17.55% 5.70
1 30.54% 3.27
2 26.57% 3.76
3 15.41% 6.49
4 6.70% 14.92
5+ 3.22% 31.03
Mehr (Über) 2.5 25.34% Weniger (Unter) 2.5 74.66%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 40.81%
Unentschieden 34.67%
Gast Sieg 24.52%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 25.34%
Weniger (Unter) 2.5 74.66%
Beide treffen (BTTS)
Ja 32.94%
Nein 67.06%
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 4.7% 21.28 11.37% 8.8 83.93% 1.19
-1.5 16.07% 6.22 — 83.93% 1.19
-1.0 16.07% 6.22 25.12% 3.98 58.82% 1.7
-0.5 41.18% 2.43 — 58.82% 1.7
0 (PK) 41.18% 2.43 33.08% 3.02 25.73% 3.89
+0.5 74.27% 1.35 — 25.73% 3.89
+1.0 74.27% 1.35 18.15% 5.51 7.58% 13.19
+1.5 92.42% 1.08 — 7.58% 13.19
+2.0 92.42% 1.08 5.94% 16.84 1.64% 60.87

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.