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
39.4%
Faire Quote 2.54
Unentschieden
34.18%
Faire Quote 2.93
Gast Sieg
26.41%
Faire Quote 3.79
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 16.7% Faire Quote 5.99

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 2.54 —
Unentschieden 2.93 —
Gast Sieg 3.79 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 16.7% 5.99
2 0-0 16.53% 6.05
3 1-1 13.19% 7.58
4 0-1 13.06% 7.66
5 2-0 8.43% 11.86
6 2-1 6.66% 15.01
7 1-2 5.21% 19.19
8 0-2 5.16% 19.39
9 3-0 2.84% 35.23
10 2-2 2.63% 38.01
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
16.53%
6.05
13.06%
7.66
5.16%
19.39
1.36%
73.62
0.27%
372.72
0.04%
2358.49
1
16.7%
5.99
13.19%
7.58
5.21%
19.19
1.37%
72.89
0.27%
369.14
0.04%
2336.45
2
8.43%
11.86
6.66%
15.01
2.63%
38.01
0.69%
144.34
0.14%
730.99
0.02%
4629.63
3
2.84%
35.23
2.24%
44.6
0.89%
112.91
0.23%
428.82
0.05%
2169.2
0.01%
13698.63
4
0.72%
139.53
0.57%
176.62
0.22%
447.23
0.06%
1697.79
0.01%
8620.69
0.0%
55555.56
5
0.14%
690.61
0.11%
874.13
0.05%
2212.39
0.01%
8403.36
0.0%
43478.26
0.0%
250000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.08% · Fair: 1251.56
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 54.62% 45.38%
1.5 18.76% 81.24%
2.5 4.6% 95.4%
3.5 0.87% 99.13%
4.5 0.13% 99.87%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 16.53% 6.05
1 29.75% 3.36
2 26.78% 3.73
3 16.07% 6.22
4 7.23% 13.83
5+ 3.64% 27.47
Mehr (Über) 2.5 26.94% Weniger (Unter) 2.5 73.06%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.40%
Unentschieden 34.18%
Gast Sieg 26.41%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 26.94%
Weniger (Unter) 2.5 73.06%
Beide treffen (BTTS)
Ja 34.72%
Nein 65.28%
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 4.49% 22.28 10.91% 9.17 84.6% 1.18
-1.5 15.4% 6.49 — 84.6% 1.18
-1.0 15.4% 6.49 24.3% 4.11 60.3% 1.66
-0.5 39.7% 2.52 — 60.3% 1.66
0 (PK) 39.7% 2.52 32.6% 3.07 27.7% 3.61
+0.5 72.3% 1.38 — 27.7% 3.61
+1.0 72.3% 1.38 19.01% 5.26 8.7% 11.5
+1.5 91.3% 1.1 — 8.7% 11.5
+2.0 91.3% 1.1 6.67% 14.98 2.02% 49.47

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.