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
45.65%
Faire Quote 2.19
Unentschieden
31.53%
Faire Quote 3.17
Gast Sieg
22.82%
Faire Quote 4.38
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 16.54% Faire Quote 6.05

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 2.19 —
Unentschieden 3.17 —
Gast Sieg 4.38 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 16.54% 6.05
2 0-0 13.67% 7.32
3 1-1 12.9% 7.75
4 0-1 10.66% 9.38
5 2-0 10.01% 9.99
6 2-1 7.81% 12.81
7 1-2 5.03% 19.87
8 0-2 4.16% 24.05
9 3-0 4.04% 24.78
10 3-1 3.15% 31.77
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
13.67%
7.32
10.66%
9.38
4.16%
24.05
1.08%
92.49
0.21%
474.38
0.03%
3039.51
1
16.54%
6.05
12.9%
7.75
5.03%
19.87
1.31%
76.44
0.26%
392.0
0.04%
2512.56
2
10.01%
9.99
7.81%
12.81
3.04%
32.85
0.79%
126.34
0.15%
648.09
0.02%
4149.38
3
4.04%
24.78
3.15%
31.77
1.23%
81.45
0.32%
313.28
0.06%
1607.72
0.01%
10309.28
4
1.22%
81.91
0.95%
105.01
0.37%
269.25
0.1%
1035.2
0.02%
5319.15
0.0%
34482.76
5
0.3%
338.41
0.23%
433.84
0.09%
1112.35
0.02%
4273.5
0.0%
21739.13
0.0%
142857.14
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.17% · Fair: 580.05
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 70.18% 29.82%
1.5 34.1% 65.9%
2.5 12.27% 87.73%
3.5 3.46% 96.54%
4.5 0.8% 99.2%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 54.16% 45.84%
1.5 18.4% 81.6%
2.5 4.46% 95.54%
3.5 0.83% 99.17%
4.5 0.13% 99.87%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 13.67% 7.32
1 27.20% 3.68
2 27.07% 3.69
3 17.95% 5.57
4 8.93% 11.20
5+ 5.18% 19.32
Mehr (Über) 2.5 32.06% Weniger (Unter) 2.5 67.94%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 45.65%
Unentschieden 31.53%
Gast Sieg 22.82%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 32.06%
Weniger (Unter) 2.5 67.94%
Beide treffen (BTTS)
Ja 38.01%
Nein 61.99%
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 6.98% 14.33 13.55% 7.38 79.47% 1.26
-1.5 20.53% 4.87 — 79.47% 1.26
-1.0 20.53% 4.87 25.67% 3.89 53.79% 1.86
-0.5 46.21% 2.16 — 53.79% 1.86
0 (PK) 46.21% 2.16 29.95% 3.34 23.84% 4.19
+0.5 76.16% 1.31 — 23.84% 4.19
+1.0 76.16% 1.31 16.55% 6.04 7.29% 13.72
+1.5 92.71% 1.08 — 7.29% 13.72
+2.0 92.71% 1.08 5.63% 17.76 1.66% 60.26

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.