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
40.64%
Faire Quote 2.46
Unentschieden
30.79%
Faire Quote 3.25
Gast Sieg
28.57%
Faire Quote 3.5
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 13.72% Faire Quote 7.29

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 2.46 —
Unentschieden 3.25 —
Gast Sieg 3.5 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 13.72% 7.29
2 1-1 13.31% 7.51
3 0-0 11.53% 8.67
4 0-1 11.19% 8.94
5 2-0 8.17% 12.25
6 2-1 7.92% 12.63
7 1-2 6.46% 15.49
8 0-2 5.43% 18.43
9 2-2 3.84% 26.03
10 3-0 3.24% 30.87
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
11.53%
8.67
11.19%
8.94
5.43%
18.43
1.75%
57.01
0.43%
235.07
0.08%
1212.12
1
13.72%
7.29
13.31%
7.51
6.46%
15.49
2.09%
47.9
0.51%
197.55
0.1%
1018.33
2
8.17%
12.25
7.92%
12.63
3.84%
26.03
1.24%
80.51
0.3%
332.01
0.06%
1712.33
3
3.24%
30.87
3.14%
31.83
1.52%
65.63
0.49%
202.96
0.12%
836.82
0.02%
4310.34
4
0.96%
103.78
0.93%
106.99
0.45%
220.6
0.15%
682.13
0.04%
2816.9
0.01%
14492.75
5
0.23%
436.11
0.22%
449.44
0.11%
926.78
0.03%
2865.33
0.01%
11764.71
0.0%
62500.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.19% · Fair: 513.35
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 69.58% 30.42%
1.5 33.38% 66.62%
2.5 11.84% 88.16%
3.5 3.29% 96.71%
4.5 0.75% 99.25%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 62.09% 37.91%
1.5 25.32% 74.68%
2.5 7.49% 92.51%
3.5 1.72% 98.28%
4.5 0.32% 99.68%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 11.53% 8.67
1 24.91% 4.01
2 26.90% 3.72
3 19.37% 5.16
4 10.46% 9.56
5+ 6.82% 14.65
Mehr (Über) 2.5 36.65% Weniger (Unter) 2.5 63.35%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 40.64%
Unentschieden 30.79%
Gast Sieg 28.57%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 36.65%
Weniger (Unter) 2.5 63.35%
Beide treffen (BTTS)
Ja 43.2%
Nein 56.8%
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 5.84% 17.13 11.8% 8.48 82.36% 1.21
-1.5 17.64% 5.67 — 82.36% 1.21
-1.0 17.64% 5.67 23.32% 4.29 59.04% 1.69
-0.5 40.96% 2.44 — 59.04% 1.69
0 (PK) 40.96% 2.44 29.22% 3.42 29.82% 3.35
+0.5 70.18% 1.42 — 29.82% 3.35
+1.0 70.18% 1.42 19.01% 5.26 10.81% 9.25
+1.5 89.19% 1.12 — 10.81% 9.25
+2.0 89.19% 1.12 7.84% 12.76 2.97% 33.62

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.