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
42.28%
Faire Quote 2.37
Unentschieden
31.02%
Faire Quote 3.22
Gast Sieg
26.7%
Faire Quote 3.75
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 14.55% Faire Quote 6.87

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 2.37 —
Unentschieden 3.22 —
Gast Sieg 3.75 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 14.55% 6.87
2 1-1 13.24% 7.55
3 0-0 12.12% 8.25
4 0-1 11.03% 9.06
5 2-0 8.73% 11.46
6 2-1 7.94% 12.59
7 1-2 6.02% 16.6
8 0-2 5.02% 19.92
9 2-2 3.61% 27.67
10 3-0 3.49% 28.64
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
12.12%
8.25
11.03%
9.06
5.02%
19.92
1.52%
65.67
0.35%
288.68
0.06%
1587.3
1
14.55%
6.87
13.24%
7.55
6.02%
16.6
1.83%
54.73
0.42%
240.56
0.08%
1321.0
2
8.73%
11.46
7.94%
12.59
3.61%
27.67
1.1%
91.22
0.25%
400.96
0.05%
2202.64
3
3.49%
28.64
3.18%
31.47
1.45%
69.17
0.44%
228.05
0.1%
1002.0
0.02%
5494.51
4
1.05%
95.47
0.95%
104.91
0.43%
230.57
0.13%
759.88
0.03%
3344.48
0.01%
18518.52
5
0.25%
397.77
0.23%
437.06
0.1%
960.61
0.03%
3164.56
0.01%
13888.89
0.0%
76923.08
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.19% · Fair: 536.77
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 69.88% 30.12%
1.5 33.74% 66.26%
2.5 12.05% 87.95%
3.5 3.38% 96.62%
4.5 0.77% 99.23%
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 12.12% 8.25
1 25.58% 3.91
2 26.99% 3.71
3 18.98% 5.27
4 10.01% 9.99
5+ 6.31% 15.84
Mehr (Über) 2.5 35.31% Weniger (Unter) 2.5 64.69%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 42.28%
Unentschieden 31.02%
Gast Sieg 26.70%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 35.31%
Weniger (Unter) 2.5 64.69%
Beide treffen (BTTS)
Ja 41.75%
Nein 58.25%
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 6.22% 16.06 12.37% 8.08 81.4% 1.23
-1.5 18.6% 5.38 — 81.4% 1.23
-1.0 18.6% 5.38 24.08% 4.15 57.33% 1.74
-0.5 42.67% 2.34 — 57.33% 1.74
0 (PK) 42.67% 2.34 29.45% 3.4 27.88% 3.59
+0.5 72.12% 1.39 — 27.88% 3.59
+1.0 72.12% 1.39 18.26% 5.48 9.62% 10.4
+1.5 90.38% 1.11 — 9.62% 10.4
+2.0 90.38% 1.11 7.12% 14.05 2.5% 39.93

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.