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
45.52%
Faire Quote 2.2
Unentschieden
32.08%
Faire Quote 3.12
Gast Sieg
22.4%
Faire Quote 4.46
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 17.13% Faire Quote 5.84

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 2.2 —
Unentschieden 3.12 —
Gast Sieg 4.46 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 17.13% 5.84
2 0-0 14.51% 6.89
3 1-1 12.85% 7.78
4 0-1 10.89% 9.19
5 2-0 10.11% 9.9
6 2-1 7.58% 13.19
7 1-2 4.82% 20.76
8 0-2 4.08% 24.5
9 3-0 3.97% 25.16
10 3-1 2.98% 33.55
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
14.51%
6.89
10.89%
9.19
4.08%
24.5
1.02%
97.98
0.19%
522.47
0.03%
3484.32
1
17.13%
5.84
12.85%
7.78
4.82%
20.76
1.2%
83.04
0.23%
442.87
0.03%
2949.85
2
10.11%
9.9
7.58%
13.19
2.84%
35.19
0.71%
140.75
0.13%
750.75
0.02%
5000.0
3
3.97%
25.16
2.98%
33.55
1.12%
89.45
0.28%
357.78
0.05%
1908.4
0.01%
12658.23
4
1.17%
85.29
0.88%
113.71
0.33%
303.21
0.08%
1213.59
0.02%
6451.61
0.0%
43478.26
5
0.28%
361.4
0.21%
481.93
0.08%
1285.35
0.02%
5128.21
0.0%
27777.78
0.0%
200000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.15% · Fair: 661.81
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 69.27% 30.73%
1.5 33.01% 66.99%
2.5 11.62% 88.38%
3.5 3.21% 96.79%
4.5 0.72% 99.28%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 52.76% 47.24%
1.5 17.34% 82.66%
2.5 4.05% 95.95%
3.5 0.73% 99.27%
4.5 0.11% 99.89%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 14.51% 6.89
1 28.01% 3.57
2 27.03% 3.70
3 17.39% 5.75
4 8.39% 11.92
5+ 4.66% 21.48
Mehr (Über) 2.5 30.44% Weniger (Unter) 2.5 69.56%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 45.52%
Unentschieden 32.08%
Gast Sieg 22.40%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 30.44%
Weniger (Unter) 2.5 69.56%
Beide treffen (BTTS)
Ja 36.55%
Nein 63.45%
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 6.73% 14.87 13.44% 7.44 79.84% 1.25
-1.5 20.16% 4.96 — 79.84% 1.25
-1.0 20.16% 4.96 25.91% 3.86 53.93% 1.85
-0.5 46.07% 2.17 — 53.93% 1.85
0 (PK) 46.07% 2.17 30.5% 3.28 23.43% 4.27
+0.5 76.57% 1.31 — 23.43% 4.27
+1.0 76.57% 1.31 16.47% 6.07 6.96% 14.37
+1.5 93.04% 1.07 — 6.96% 14.37
+2.0 93.04% 1.07 5.43% 18.42 1.53% 65.23

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.