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
62.3%
Faire Quote 1.61
Unentschieden
21.67%
Faire Quote 4.61
Gast Sieg
16.02%
Faire Quote 6.24
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 0
Wahrscheinlichkeit 10.35% Faire Quote 9.66

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 1.61 —
Unentschieden 4.61 —
Gast Sieg 6.24 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-0 10.35% 9.66
2 1-0 9.95% 10.05
3 2-1 9.93% 10.07
4 1-1 9.55% 10.47
5 3-0 7.17% 13.94
6 3-1 6.89% 14.52
7 0-0 4.78% 20.91
8 2-2 4.77% 20.97
9 0-1 4.59% 21.78
10 1-2 4.58% 21.81
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.78%
20.91
4.59%
21.78
2.2%
45.37
0.71%
141.76
0.17%
590.67
0.03%
3076.92
1
9.95%
10.05
9.55%
10.47
4.58%
21.81
1.47%
68.16
0.35%
284.01
0.07%
1479.29
2
10.35%
9.66
9.93%
10.07
4.77%
20.97
1.53%
65.54
0.37%
273.07
0.07%
1422.48
3
7.17%
13.94
6.89%
14.52
3.31%
30.25
1.06%
94.53
0.25%
393.86
0.05%
2053.39
4
3.73%
26.8
3.58%
27.92
1.72%
58.17
0.55%
181.79
0.13%
757.58
0.03%
3952.57
5
1.55%
64.43
1.49%
67.12
0.72%
139.82
0.23%
437.06
0.05%
1821.49
0.01%
9523.81
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.01% · Fair: 49.79
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.51% 12.49%
1.5 61.52% 38.48%
2.5 34.5% 65.5%
3.5 15.76% 84.24%
4.5 6.01% 93.98%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 61.71% 38.29%
1.5 24.95% 75.05%
2.5 7.31% 92.69%
3.5 1.66% 98.34%
4.5 0.31% 99.69%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.78% 20.91
1 14.54% 6.88
2 22.10% 4.52
3 22.40% 4.46
4 17.02% 5.87
5+ 19.15% 5.22
Mehr (Über) 2.5 58.57% Weniger (Unter) 2.5 41.43%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 62.30%
Unentschieden 21.67%
Gast Sieg 16.02%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 58.57%
Weniger (Unter) 2.5 41.43%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.0%
Nein 46.0%
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 20.18% 4.96 19.2% 5.21 60.62% 1.65
-1.5 39.38% 2.54 — 60.62% 1.65
-1.0 39.38% 2.54 23.8% 4.2 36.82% 2.72
-0.5 63.18% 1.58 — 36.82% 2.72
0 (PK) 63.18% 1.58 20.3% 4.93 16.51% 6.06
+0.5 83.49% 1.2 — 16.51% 6.06
+1.0 83.49% 1.2 10.98% 9.1 5.53% 18.09
+1.5 94.47% 1.06 — 5.53% 18.09
+2.0 94.47% 1.06 4.09% 24.45 1.44% 69.52

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.