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
39.56%
Faire Quote 2.53
Unentschieden
33.06%
Faire Quote 3.02
Gast Sieg
27.38%
Faire Quote 3.65
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 15.7% Faire Quote 6.37

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 2.53 —
Unentschieden 3.02 —
Gast Sieg 3.65 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 15.7% 6.37
2 0-0 14.81% 6.75
3 1-1 13.34% 7.5
4 0-1 12.59% 7.94
5 2-0 8.32% 12.02
6 2-1 7.07% 14.14
7 1-2 5.67% 17.64
8 0-2 5.35% 18.69
9 2-2 3.01% 33.27
10 3-0 2.94% 34.02
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
14.81%
6.75
12.59%
7.94
5.35%
18.69
1.52%
65.98
0.32%
310.46
0.05%
1824.82
1
15.7%
6.37
13.34%
7.5
5.67%
17.64
1.61%
62.24
0.34%
292.91
0.06%
1724.14
2
8.32%
12.02
7.07%
14.14
3.01%
33.27
0.85%
117.44
0.18%
552.79
0.03%
3246.75
3
2.94%
34.02
2.5%
40.02
1.06%
94.17
0.3%
332.34
0.06%
1564.95
0.01%
9174.31
4
0.78%
128.37
0.66%
151.03
0.28%
355.37
0.08%
1254.71
0.02%
5917.16
0.0%
34482.76
5
0.17%
605.69
0.14%
712.25
0.06%
1675.04
0.02%
5917.16
0.0%
27777.78
0.0%
166666.67
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.11% · Fair: 947.87
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 65.35% 34.65%
1.5 28.63% 71.37%
2.5 9.17% 90.83%
3.5 2.29% 97.71%
4.5 0.47% 99.53%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 57.26% 42.74%
1.5 20.93% 79.07%
2.5 5.49% 94.51%
3.5 1.11% 98.89%
4.5 0.18% 99.82%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 14.81% 6.75
1 28.28% 3.54
2 27.01% 3.70
3 17.20% 5.82
4 8.21% 12.18
5+ 4.49% 22.27
Mehr (Über) 2.5 29.9% Weniger (Unter) 2.5 70.1%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.56%
Unentschieden 33.06%
Gast Sieg 27.38%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 29.9%
Weniger (Unter) 2.5 70.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja 37.42%
Nein 62.58%
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 4.83% 20.73 11.12% 9.0 84.06% 1.19
-1.5 15.94% 6.27 — 84.06% 1.19
-1.0 15.94% 6.27 23.91% 4.18 60.15% 1.66
-0.5 39.85% 2.51 — 60.15% 1.66
0 (PK) 39.85% 2.51 31.47% 3.18 28.67% 3.49
+0.5 71.33% 1.4 — 28.67% 3.49
+1.0 71.33% 1.4 19.18% 5.21 9.5% 10.53
+1.5 90.5% 1.1 — 9.5% 10.53
+2.0 90.5% 1.1 7.15% 13.99 2.35% 42.6

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.