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
40.73%
Faire Quote 2.46
Unentschieden
34.15%
Faire Quote 2.93
Gast Sieg
25.13%
Faire Quote 3.98
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 17.2% Faire Quote 5.82

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 2.46 —
Unentschieden 2.93 —
Gast Sieg 3.98 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 17.2% 5.82
2 0-0 16.7% 5.99
3 1-1 13.07% 7.65
4 0-1 12.69% 7.88
5 2-0 8.86% 11.29
6 2-1 6.73% 14.86
7 1-2 4.97% 20.13
8 0-2 4.82% 20.74
9 3-0 3.04% 32.89
10 2-2 2.56% 39.1
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
16.7%
5.99
12.69%
7.88
4.82%
20.74
1.22%
81.87
0.23%
430.85
0.04%
2832.86
1
17.2%
5.82
13.07%
7.65
4.97%
20.13
1.26%
79.48
0.24%
418.24
0.04%
2754.82
2
8.86%
11.29
6.73%
14.86
2.56%
39.1
0.65%
154.32
0.12%
812.35
0.02%
5347.59
3
3.04%
32.89
2.31%
43.27
0.88%
113.87
0.22%
449.44
0.04%
2364.07
0.01%
15625.0
4
0.78%
127.71
0.6%
168.04
0.23%
442.28
0.06%
1745.2
0.01%
9174.31
0.0%
58823.53
5
0.16%
619.96
0.12%
815.66
0.05%
2145.92
0.01%
8474.58
0.0%
45454.55
0.0%
333333.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.08% · Fair: 1204.82
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 64.3% 35.7%
1.5 27.53% 72.47%
2.5 8.59% 91.41%
3.5 2.09% 97.91%
4.5 0.41% 99.59%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 53.23% 46.77%
1.5 17.69% 82.31%
2.5 4.18% 95.82%
3.5 0.76% 99.24%
4.5 0.11% 99.89%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 16.70% 5.99
1 29.89% 3.35
2 26.75% 3.74
3 15.96% 6.27
4 7.14% 14.00
5+ 3.57% 28.02
Mehr (Über) 2.5 26.67% Weniger (Unter) 2.5 73.33%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 40.73%
Unentschieden 34.15%
Gast Sieg 25.13%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 26.67%
Weniger (Unter) 2.5 73.33%
Beide treffen (BTTS)
Ja 34.23%
Nein 65.77%
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 4.82% 20.76 11.41% 8.77 83.78% 1.19
-1.5 16.22% 6.16 — 83.78% 1.19
-1.0 16.22% 6.16 24.87% 4.02 58.91% 1.7
-0.5 41.09% 2.43 — 58.91% 1.7
0 (PK) 41.09% 2.43 32.56% 3.07 26.35% 3.79
+0.5 73.65% 1.36 — 26.35% 3.79
+1.0 73.65% 1.36 18.35% 5.45 8.01% 12.49
+1.5 91.99% 1.09 — 8.01% 12.49
+2.0 91.99% 1.09 6.21% 16.1 1.8% 55.66

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.