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
28.66%
Faire Quote 3.49
Unentschieden
36.2%
Faire Quote 2.76
Gast Sieg
35.14%
Faire Quote 2.85
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 19.2% Faire Quote 5.21

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 3.49 —
Unentschieden 2.76 —
Gast Sieg 2.85 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 19.2% 5.21
2 0-1 16.71% 5.99
3 1-0 14.98% 6.68
4 1-1 13.03% 7.67
5 0-2 7.27% 13.76
6 2-0 5.84% 17.12
7 1-2 5.67% 17.64
8 2-1 5.08% 19.67
9 2-2 2.21% 45.23
10 0-3 2.11% 47.44
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
19.2%
5.21
16.71%
5.99
7.27%
13.76
2.11%
47.44
0.46%
218.15
0.08%
1253.13
1
14.98%
6.68
13.03%
7.67
5.67%
17.64
1.64%
60.82
0.36%
279.64
0.06%
1607.72
2
5.84%
17.12
5.08%
19.67
2.21%
45.23
0.64%
155.96
0.14%
716.85
0.02%
4115.23
3
1.52%
65.83
1.32%
75.67
0.57%
173.94
0.17%
599.88
0.04%
2754.82
0.01%
15873.02
4
0.3%
337.61
0.26%
388.05
0.11%
892.06
0.03%
3076.92
0.01%
14084.51
0.0%
83333.33
5
0.05%
2164.5
0.04%
2487.56
0.02%
5714.29
0.01%
19607.84
0.0%
90909.09
0.0%
500000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.04% · Fair: 2247.19
TEAM-GESAMTTORE
Heim
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%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 58.1% 41.9%
1.5 21.66% 78.34%
2.5 5.8% 94.2%
3.5 1.2% 98.8%
4.5 0.2% 99.8%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 19.20% 5.21
1 31.69% 3.16
2 26.14% 3.83
3 14.38% 6.95
4 5.93% 16.86
5+ 2.65% 37.67
Mehr (Über) 2.5 22.96% Weniger (Unter) 2.5 77.04%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 28.66%
Unentschieden 36.20%
Gast Sieg 35.14%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 22.96%
Weniger (Unter) 2.5 77.04%
Beide treffen (BTTS)
Ja 31.47%
Nein 68.53%
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 2.19% 45.61 7.28% 13.73 90.53% 1.1
-1.5 9.47% 10.56 — 90.53% 1.1
-1.0 9.47% 10.56 20.67% 4.84 69.86% 1.43
-0.5 30.14% 3.32 — 69.86% 1.43
0 (PK) 30.14% 3.32 34.62% 2.89 35.23% 2.84
+0.5 64.77% 1.54 — 35.23% 2.84
+1.0 64.77% 1.54 23.06% 4.34 12.18% 8.21
+1.5 87.82% 1.14 — 12.18% 8.21
+2.0 87.82% 1.14 9.06% 11.04 3.12% 32.07

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.