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
31.3%
Faire Quote 3.2
Unentschieden
35.28%
Faire Quote 2.83
Gast Sieg
33.43%
Faire Quote 2.99
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 17.73% Faire Quote 5.64

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 3.2 —
Unentschieden 2.83 —
Gast Sieg 2.99 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 17.73% 5.64
2 0-1 15.42% 6.48
3 1-0 15.25% 6.56
4 1-1 13.26% 7.54
5 0-2 6.71% 14.9
6 2-0 6.56% 15.25
7 1-2 5.77% 17.33
8 2-1 5.7% 17.53
9 2-2 2.48% 40.3
10 0-3 1.95% 51.4
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
17.73%
5.64
15.42%
6.48
6.71%
14.9
1.95%
51.4
0.42%
236.29
0.07%
1358.7
1
15.25%
6.56
13.26%
7.54
5.77%
17.33
1.67%
59.76
0.36%
274.8
0.06%
1579.78
2
6.56%
15.25
5.7%
17.53
2.48%
40.3
0.72%
138.99
0.16%
638.98
0.03%
3676.47
3
1.88%
53.21
1.64%
61.16
0.71%
140.59
0.21%
484.73
0.04%
2227.17
0.01%
12820.51
4
0.4%
247.46
0.35%
284.5
0.15%
654.02
0.04%
2257.34
0.01%
10416.67
0.0%
58823.53
5
0.07%
1438.85
0.06%
1652.89
0.03%
3802.28
0.01%
13157.89
0.0%
58823.53
0.0%
333333.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.06% · Fair: 1788.91
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 57.68% 42.32%
1.5 21.29% 78.71%
2.5 5.64% 94.36%
3.5 1.16% 98.84%
4.5 0.19% 99.81%
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 17.73% 5.64
1 30.67% 3.26
2 26.53% 3.77
3 15.30% 6.54
4 6.62% 15.11
5+ 3.16% 31.69
Mehr (Über) 2.5 25.07% Weniger (Unter) 2.5 74.93%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.30%
Unentschieden 35.28%
Gast Sieg 33.43%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 25.07%
Weniger (Unter) 2.5 74.93%
Beide treffen (BTTS)
Ja 33.52%
Nein 66.48%
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 2.82% 35.49 8.35% 11.97 88.83% 1.13
-1.5 11.17% 8.95 — 88.83% 1.13
-1.0 11.17% 8.95 21.71% 4.61 67.12% 1.49
-0.5 32.88% 3.04 — 67.12% 1.49
0 (PK) 32.88% 3.04 33.69% 2.97 33.43% 2.99
+0.5 66.57% 1.5 — 33.43% 2.99
+1.0 66.57% 1.5 21.96% 4.55 11.47% 8.72
+1.5 88.53% 1.13 — 11.47% 8.72
+2.0 88.53% 1.13 8.55% 11.7 2.93% 34.18

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.