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
62.9%
Faire Quote 1.59
Unentschieden
21.85%
Faire Quote 4.58
Gast Sieg
15.25%
Faire Quote 6.56
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 0
Wahrscheinlichkeit 11.0% Faire Quote 9.09

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 1.59 —
Unentschieden 4.58 —
Gast Sieg 6.56 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-0 11.0% 9.09
2 1-0 10.78% 9.27
3 2-1 9.9% 10.1
4 1-1 9.71% 10.3
5 3-0 7.48% 13.37
6 3-1 6.73% 14.85
7 0-0 5.29% 18.92
8 0-1 4.76% 21.02
9 2-2 4.46% 22.45
10 1-2 4.37% 22.89
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.29%
18.92
4.76%
21.02
2.14%
46.7
0.64%
155.69
0.14%
692.04
0.03%
3846.15
1
10.78%
9.27
9.71%
10.3
4.37%
22.89
1.31%
76.32
0.29%
339.21
0.05%
1883.24
2
11.0%
9.09
9.9%
10.1
4.46%
22.45
1.34%
74.82
0.3%
332.56
0.05%
1848.43
3
7.48%
13.37
6.73%
14.85
3.03%
33.01
0.91%
110.02
0.2%
489.0
0.04%
2717.39
4
3.81%
26.21
3.43%
29.13
1.55%
64.72
0.46%
215.75
0.1%
958.77
0.02%
5319.15
5
1.56%
64.25
1.4%
71.39
0.63%
158.63
0.19%
528.82
0.04%
2347.42
0.01%
12987.01
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.84% · Fair: 54.41
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.0% 13.0%
1.5 60.47% 39.53%
2.5 33.41% 66.59%
3.5 15.02% 84.98%
4.5 5.63% 94.37%
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 5.29% 18.92
1 15.54% 6.43
2 22.85% 4.38
3 22.39% 4.47
4 16.46% 6.08
5+ 17.47% 5.72
Mehr (Über) 2.5 56.32% Weniger (Unter) 2.5 43.68%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 62.90%
Unentschieden 21.85%
Gast Sieg 15.25%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 56.32%
Weniger (Unter) 2.5 43.68%
Beide treffen (BTTS)
Ja 51.63%
Nein 48.37%
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 20.1% 4.97 19.48% 5.13 60.42% 1.66
-1.5 39.58% 2.53 — 60.42% 1.66
-1.0 39.58% 2.53 24.22% 4.13 36.19% 2.76
-0.5 63.81% 1.57 — 36.19% 2.76
0 (PK) 63.81% 1.57 20.47% 4.89 15.72% 6.36
+0.5 84.28% 1.19 — 15.72% 6.36
+1.0 84.28% 1.19 10.69% 9.36 5.04% 19.86
+1.5 94.96% 1.05 — 5.04% 19.86
+2.0 94.96% 1.05 3.79% 26.37 1.24% 80.35

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.