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
28.32%
Faire Quote 3.53
Unentschieden
34.94%
Faire Quote 2.86
Gast Sieg
36.74%
Faire Quote 2.72
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 3.53 —
Unentschieden 2.86 —
Gast Sieg 2.72 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-0 17.38% 5.75
2 0-1 16.33% 6.12
3 1-0 14.08% 7.1
4 1-1 13.23% 7.56
5 0-2 7.68% 13.03
6 1-2 6.22% 16.08
7 2-0 5.7% 17.54
8 2-1 5.36% 18.66
9 2-2 2.52% 39.71
10 0-3 2.41% 41.57
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
17.38%
5.75
16.33%
6.12
7.68%
13.03
2.41%
41.57
0.57%
176.9
0.11%
940.73
1
14.08%
7.1
13.23%
7.56
6.22%
16.08
1.95%
51.32
0.46%
218.39
0.09%
1161.44
2
5.7%
17.54
5.36%
18.66
2.52%
39.71
0.79%
126.73
0.19%
539.37
0.03%
2865.33
3
1.54%
64.97
1.45%
69.12
0.68%
147.06
0.21%
469.26
0.05%
1996.01
0.01%
10638.3
4
0.31%
320.82
0.29%
341.3
0.14%
726.22
0.04%
2320.19
0.01%
9900.99
0.0%
52631.58
5
0.05%
1980.2
0.05%
2105.26
0.02%
4484.3
0.01%
14285.71
0.0%
62500.0
0.0%
333333.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.06% · Fair: 1589.83
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 55.51% 44.49%
1.5 19.48% 80.52%
2.5 4.89% 95.11%
3.5 0.95% 99.05%
4.5 0.15% 99.85%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 60.94% 39.06%
1.5 24.22% 75.78%
2.5 6.96% 93.04%
3.5 1.55% 98.45%
4.5 0.28% 99.72%
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 28.32%
Unentschieden 34.94%
Gast Sieg 36.74%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 25.6%
Weniger (Unter) 2.5 74.4%
Beide treffen (BTTS)
Ja 33.83%
Nein 66.17%
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 2.28% 43.79 7.29% 13.71 90.42% 1.11
-1.5 9.58% 10.44 — 90.42% 1.11
-1.0 9.58% 10.44 20.16% 4.96 70.26% 1.42
-0.5 29.74% 3.36 — 70.26% 1.42
0 (PK) 29.74% 3.36 33.35% 3.0 36.91% 2.71
+0.5 63.09% 1.59 — 36.91% 2.71
+1.0 63.09% 1.59 23.39% 4.27 13.52% 7.4
+1.5 86.48% 1.16 — 13.52% 7.4
+2.0 86.48% 1.16 9.82% 10.18 3.7% 27.04

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.