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
30.9%
Faire Quote 3.24
Unentschieden
35.04%
Faire Quote 2.85
Gast Sieg
34.07%
Faire Quote 2.94
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 17.38% Faire Quote 5.75

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 3.24 —
Unentschieden 2.85 —
Gast Sieg 2.94 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 17.38% 5.75
2 0-1 15.47% 6.47
3 1-0 14.94% 6.69
4 1-1 13.3% 7.52
5 0-2 6.88% 14.53
6 2-0 6.43% 15.56
7 1-2 5.92% 16.9
8 2-1 5.72% 17.48
9 2-2 2.55% 39.29
10 0-3 2.04% 48.98
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
17.38%
5.75
15.47%
6.47
6.88%
14.53
2.04%
48.98
0.45%
220.12
0.08%
1236.09
1
14.94%
6.69
13.3%
7.52
5.92%
16.9
1.76%
56.95
0.39%
255.95
0.07%
1438.85
2
6.43%
15.56
5.72%
17.48
2.55%
39.29
0.76%
132.45
0.17%
595.24
0.03%
3344.48
3
1.84%
54.28
1.64%
60.99
0.73%
137.06
0.22%
462.11
0.05%
2074.69
0.01%
11627.91
4
0.4%
252.46
0.35%
283.69
0.16%
637.35
0.05%
2150.54
0.01%
9615.38
0.0%
55555.56
5
0.07%
1468.43
0.06%
1650.17
0.03%
3703.7
0.01%
12500.0
0.0%
55555.56
0.0%
333333.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.06% · Fair: 1689.19
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 58.93% 41.07%
1.5 22.39% 77.61%
2.5 6.12% 93.88%
3.5 1.3% 98.7%
4.5 0.22% 99.78%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 17.38% 5.75
1 30.41% 3.29
2 26.61% 3.76
3 15.52% 6.44
4 6.79% 14.73
5+ 3.29% 30.40
Mehr (Über) 2.5 25.6% Weniger (Unter) 2.5 74.4%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 30.90%
Unentschieden 35.04%
Gast Sieg 34.07%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 25.6%
Weniger (Unter) 2.5 74.4%
Beide treffen (BTTS)
Ja 34.0%
Nein 66.0%
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 2.77% 36.06 8.23% 12.15 89.0% 1.12
-1.5 11.0% 9.09 — 89.0% 1.12
-1.0 11.0% 9.09 21.44% 4.66 67.55% 1.48
-0.5 32.45% 3.08 — 67.55% 1.48
0 (PK) 32.45% 3.08 33.45% 2.99 34.1% 2.93
+0.5 65.9% 1.52 — 34.1% 2.93
+1.0 65.9% 1.52 22.19% 4.51 11.91% 8.39
+1.5 88.09% 1.14 — 11.91% 8.39
+2.0 88.09% 1.14 8.82% 11.34 3.1% 32.27

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.