Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
35.81%
Faire Quote 2.79
Unentschieden
33.49%
Faire Quote 2.99
Gast Sieg
30.71%
Faire Quote 3.26
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 15.11% Faire Quote 6.62

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 2.79 —
Unentschieden 2.99 —
Gast Sieg 3.26 —
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Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 15.11% 6.62
2 1-0 14.8% 6.75
3 0-1 13.75% 7.27
4 1-1 13.47% 7.42
5 2-0 7.25% 13.78
6 2-1 6.6% 15.15
7 0-2 6.26% 15.99
8 1-2 6.13% 16.31
9 2-2 3.0% 33.29
10 3-0 2.37% 42.2
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
15.11%
6.62
13.75%
7.27
6.26%
15.99
1.9%
52.7
0.43%
231.64
0.08%
1272.26
1
14.8%
6.75
13.47%
7.42
6.13%
16.31
1.86%
53.78
0.42%
236.41
0.08%
1298.7
2
7.25%
13.78
6.6%
15.15
3.0%
33.29
0.91%
109.76
0.21%
482.39
0.04%
2652.52
3
2.37%
42.2
2.16%
46.37
0.98%
101.92
0.3%
336.02
0.07%
1477.1
0.01%
8130.08
4
0.58%
172.24
0.53%
189.29
0.24%
415.97
0.07%
1371.74
0.02%
6024.1
0.0%
33333.33
5
0.11%
878.73
0.1%
965.25
0.05%
2123.14
0.01%
6993.01
0.0%
30303.03
0.0%
166666.67
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.09% · Fair: 1111.11
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 62.47% 37.53%
1.5 25.69% 74.31%
2.5 7.67% 92.33%
3.5 1.78% 98.22%
4.5 0.34% 99.66%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 59.75% 40.25%
1.5 23.12% 76.88%
2.5 6.45% 93.55%
3.5 1.4% 98.6%
4.5 0.25% 99.75%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 15.11% 6.62
1 28.55% 3.50
2 26.98% 3.71
3 17.00% 5.88
4 8.03% 12.45
5+ 4.33% 23.11
Mehr (Über) 2.5 29.36% Weniger (Unter) 2.5 70.64%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 35.81%
Unentschieden 33.49%
Gast Sieg 30.71%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 29.36%
Weniger (Unter) 2.5 70.64%
Beide treffen (BTTS)
Ja 37.32%
Nein 62.68%
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 3.8% 26.34 9.67% 10.35 86.54% 1.16
-1.5 13.46% 7.43 — 86.54% 1.16
-1.0 13.46% 7.43 22.46% 4.45 64.07% 1.56
-0.5 35.93% 2.78 — 64.07% 1.56
0 (PK) 35.93% 2.78 31.9% 3.13 32.18% 3.11
+0.5 67.82% 1.47 — 32.18% 3.11
+1.0 67.82% 1.47 20.86% 4.79 11.32% 8.84
+1.5 88.68% 1.13 — 11.32% 8.84
+2.0 88.68% 1.13 8.33% 12.0 2.98% 33.54

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.