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
56.9%
Faire Quote
1.76
Unentschieden
25.06%
Faire Quote
3.99
Gast Sieg
18.04%
Faire Quote
5.54
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 12.85%
Faire Quote 7.78
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 | 1.76 | — | |
| Unentschieden | 3.99 | — | |
| Gast Sieg | 5.54 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.85% | 7.78 |
| 2 | 1-1 | 11.18% | 8.95 |
| 3 | 2-0 | 11.11% | 9.0 |
| 4 | 2-1 | 9.67% | 10.34 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 6.46% | 15.48 |
| 7 | 3-0 | 6.41% | 15.6 |
| 8 | 3-1 | 5.58% | 17.93 |
| 9 | 1-2 | 4.86% | 20.56 |
| 10 | 2-2 | 4.21% | 23.77 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
6.46%
15.48
|
2.81%
35.58
|
0.82%
122.67
|
0.18%
564.02
|
0.03%
3246.75
|
| 1 |
12.85%
7.78
|
11.18%
8.95
|
4.86%
20.56
|
1.41%
70.91
|
0.31%
326.05
|
0.05%
1872.66
|
| 2 |
11.11%
9.0
|
9.67%
10.34
|
4.21%
23.77
|
1.22%
81.98
|
0.27%
376.93
|
0.05%
2164.5
|
| 3 |
6.41%
15.6
|
5.58%
17.93
|
2.43%
41.23
|
0.7%
142.17
|
0.15%
653.59
|
0.03%
3759.4
|
| 4 |
2.77%
36.07
|
2.41%
41.46
|
1.05%
95.32
|
0.3%
328.73
|
0.07%
1510.57
|
0.01%
8695.65
|
| 5 |
0.96%
104.26
|
0.83%
119.83
|
0.36%
275.48
|
0.11%
949.67
|
0.02%
4366.81
|
0.0%
25000.0
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.89%
·
Fair:
111.73
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
56.90%
Unentschieden
25.06%
Gast Sieg
18.04%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
47.8%
Nein
52.2%
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 | 14.61% 6.85 | 17.85% 5.6 | 67.54% 1.48 |
| -1.5 | 32.46% 3.08 | — | 67.54% 1.48 |
| -1.0 | 32.46% 3.08 | 25.27% 3.96 | 42.27% 2.37 |
| -0.5 | 57.73% 1.73 | — | 42.27% 2.37 |
| 0 (PK) | 57.73% 1.73 | 23.59% 4.24 | 18.68% 5.35 |
| +0.5 | 81.32% 1.23 | — | 18.68% 5.35 |
| +1.0 | 81.32% 1.23 | 12.71% 7.87 | 5.97% 16.75 |
| +1.5 | 94.03% 1.06 | — | 5.97% 16.75 |
| +2.0 | 94.03% 1.06 | 4.51% 22.15 | 1.46% 68.69 |
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.