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
46.66%
Faire Quote 2.14
Unentschieden
29.36%
Faire Quote 3.41
Gast Sieg
23.98%
Faire Quote 4.17
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 14.23% Faire Quote 7.03

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 2.14 —
Unentschieden 3.41 —
Gast Sieg 4.17 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 14.23% 7.03
2 1-1 12.81% 7.81
3 0-0 10.54% 9.49
4 2-0 9.6% 10.41
5 0-1 9.49% 10.54
6 2-1 8.64% 11.57
7 1-2 5.76% 17.35
8 3-0 4.32% 23.14
9 0-2 4.27% 23.43
10 2-2 3.89% 25.71
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.54%
9.49
9.49%
10.54
4.27%
23.43
1.28%
78.09
0.29%
347.1
0.05%
1926.78
1
14.23%
7.03
12.81%
7.81
5.76%
17.35
1.73%
57.84
0.39%
257.07
0.07%
1428.57
2
9.6%
10.41
8.64%
11.57
3.89%
25.71
1.17%
85.7
0.26%
380.81
0.05%
2114.16
3
4.32%
23.14
3.89%
25.71
1.75%
57.13
0.53%
190.44
0.12%
846.02
0.02%
4694.84
4
1.46%
68.55
1.31%
76.17
0.59%
169.26
0.18%
564.33
0.04%
2506.27
0.01%
13888.89
5
0.39%
253.94
0.35%
282.09
0.16%
626.96
0.05%
2087.68
0.01%
9259.26
0.0%
52631.58
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.3% · Fair: 330.58
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.08% 25.92%
1.5 39.08% 60.92%
2.5 15.46% 84.54%
3.5 4.82% 95.18%
4.5 1.24% 98.76%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 59.34% 40.66%
1.5 22.75% 77.25%
2.5 6.29% 93.71%
3.5 1.35% 98.65%
4.5 0.23% 99.77%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 10.54% 9.49
1 23.71% 4.22
2 26.68% 3.75
3 20.01% 5.00
4 11.26% 8.88
5+ 7.80% 12.82
Mehr (Über) 2.5 39.07% Weniger (Unter) 2.5 60.93%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 46.66%
Unentschieden 29.36%
Gast Sieg 23.98%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 39.07%
Weniger (Unter) 2.5 60.93%
Beide treffen (BTTS)
Ja 43.96%
Nein 56.04%
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 8.27% 12.1 14.14% 7.07 77.6% 1.29
-1.5 22.4% 4.46 — 77.6% 1.29
-1.0 22.4% 4.46 24.81% 4.03 52.79% 1.89
-0.5 47.21% 2.12 — 52.79% 1.89
0 (PK) 47.21% 2.12 27.8% 3.6 24.98% 4.0
+0.5 75.02% 1.33 — 24.98% 4.0
+1.0 75.02% 1.33 16.54% 6.05 8.44% 11.85
+1.5 91.56% 1.09 — 8.44% 11.85
+2.0 91.56% 1.09 6.28% 15.92 2.16% 46.3

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.