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
63.91%
Faire Quote
1.56
Unentschieden
22.24%
Faire Quote
4.5
Gast Sieg
13.85%
Faire Quote
7.22
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 12.53%
Faire Quote 7.98
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 | 1.56 | — | |
| Unentschieden | 4.5 | — | |
| Gast Sieg | 7.22 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.53% | 7.98 |
| 2 | 2-0 | 12.28% | 8.14 |
| 3 | 1-1 | 9.9% | 10.1 |
| 4 | 2-1 | 9.7% | 10.31 |
| 5 | 3-0 | 8.02% | 12.46 |
| 6 | 0-0 | 6.39% | 15.64 |
| 7 | 3-1 | 6.34% | 15.78 |
| 8 | 0-1 | 5.05% | 19.8 |
| 9 | 4-0 | 3.93% | 25.44 |
| 10 | 1-2 | 3.91% | 25.58 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.39%
15.64
|
5.05%
19.8
|
1.99%
50.13
|
0.53%
190.37
|
0.1%
963.39
|
0.02%
6097.56
|
| 1 |
12.53%
7.98
|
9.9%
10.1
|
3.91%
25.58
|
1.03%
97.13
|
0.2%
491.64
|
0.03%
3115.26
|
| 2 |
12.28%
8.14
|
9.7%
10.31
|
3.83%
26.1
|
1.01%
99.11
|
0.2%
501.76
|
0.03%
3174.6
|
| 3 |
8.02%
12.46
|
6.34%
15.78
|
2.5%
39.95
|
0.66%
151.7
|
0.13%
768.05
|
0.02%
4854.37
|
| 4 |
3.93%
25.44
|
3.11%
32.2
|
1.23%
81.52
|
0.32%
309.6
|
0.06%
1567.4
|
0.01%
9900.99
|
| 5 |
1.54%
64.89
|
1.22%
82.14
|
0.48%
207.94
|
0.13%
789.89
|
0.03%
4000.0
|
0.0%
25000.0
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.53%
·
Fair:
65.25
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.91% | 14.09% |
| 1.5 | 58.31% | 41.69% |
| 2.5 | 31.25% | 68.75% |
| 3.5 | 13.57% | 86.43% |
| 4.5 | 4.91% | 95.09% |
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 | 6.39% | 15.64 |
| 1 | 17.58% | 5.69 |
| 2 | 24.17% | 4.14 |
| 3 | 22.16% | 4.51 |
| 4 | 15.23% | 6.56 |
| 5+ | 14.46% | 6.91 |
|
Mehr (Über) 2.5 51.85%
Weniger (Unter) 2.5 48.15%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
63.91%
Unentschieden
22.24%
Gast Sieg
13.85%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
51.85%
Weniger (Unter) 2.5
48.15%
Beide treffen (BTTS)
Ja
46.92%
Nein
53.08%
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 | 19.8% 5.05 | 19.98% 5.01 | 60.22% 1.66 |
| -1.5 | 39.78% 2.51 | — | 60.22% 1.66 |
| -1.0 | 39.78% 2.51 | 25.08% 3.99 | 35.13% 2.85 |
| -0.5 | 64.87% 1.54 | — | 35.13% 2.85 |
| 0 (PK) | 64.87% 1.54 | 20.85% 4.8 | 14.28% 7.0 |
| +0.5 | 85.72% 1.17 | — | 14.28% 7.0 |
| +1.0 | 85.72% 1.17 | 10.11% 9.89 | 4.17% 23.96 |
| +1.5 | 95.83% 1.04 | — | 4.17% 23.96 |
| +2.0 | 95.83% 1.04 | 3.25% 30.81 | 0.93% 107.82 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.