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
37.92%
Faire Quote 2.64
Unentschieden
34.64%
Faire Quote 2.89
Gast Sieg
27.45%
Faire Quote 3.64
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 17.03% Faire Quote 5.87

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 2.64 —
Unentschieden 2.89 —
Gast Sieg 3.64 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 17.03% 5.87
2 1-0 16.52% 6.05
3 0-1 13.63% 7.34
4 1-1 13.22% 7.57
5 2-0 8.01% 12.48
6 2-1 6.41% 15.6
7 0-2 5.45% 18.35
8 1-2 5.29% 18.91
9 3-0 2.59% 38.6
10 2-2 2.56% 39.0
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
17.03%
5.87
13.63%
7.34
5.45%
18.35
1.45%
68.8
0.29%
344.0
0.05%
2150.54
1
16.52%
6.05
13.22%
7.57
5.29%
18.91
1.41%
70.93
0.28%
354.61
0.05%
2217.29
2
8.01%
12.48
6.41%
15.6
2.56%
39.0
0.68%
146.24
0.14%
730.99
0.02%
4566.21
3
2.59%
38.6
2.07%
48.24
0.83%
120.61
0.22%
452.28
0.04%
2262.44
0.01%
14084.51
4
0.63%
159.16
0.5%
198.97
0.2%
497.27
0.05%
1865.67
0.01%
9345.79
0.0%
58823.53
5
0.12%
820.34
0.1%
1025.64
0.04%
2564.1
0.01%
9615.38
0.0%
47619.05
0.0%
333333.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.07% · Fair: 1445.09
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 62.09% 37.91%
1.5 25.32% 74.68%
2.5 7.49% 92.51%
3.5 1.72% 98.28%
4.5 0.32% 99.68%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 55.07% 44.93%
1.5 19.12% 80.88%
2.5 4.74% 95.26%
3.5 0.91% 99.09%
4.5 0.14% 99.86%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 17.03% 5.87
1 30.15% 3.32
2 26.68% 3.75
3 15.74% 6.35
4 6.97% 14.36
5+ 3.43% 29.18
Mehr (Über) 2.5 26.14% Weniger (Unter) 2.5 73.86%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 37.92%
Unentschieden 34.64%
Gast Sieg 27.45%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 26.14%
Weniger (Unter) 2.5 73.86%
Beide treffen (BTTS)
Ja 34.19%
Nein 65.81%
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 4.03% 24.81 10.3% 9.71 85.67% 1.17
-1.5 14.33% 6.98 — 85.67% 1.17
-1.0 14.33% 6.98 23.82% 4.2 61.85% 1.62
-0.5 38.15% 2.62 — 61.85% 1.62
0 (PK) 38.15% 2.62 33.05% 3.03 28.81% 3.47
+0.5 71.19% 1.4 — 28.81% 3.47
+1.0 71.19% 1.4 19.64% 5.09 9.16% 10.91
+1.5 90.84% 1.1 — 9.16% 10.91
+2.0 90.84% 1.1 7.0% 14.28 2.16% 46.34

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.