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
41.25%
Faire Quote 2.42
Unentschieden
30.42%
Faire Quote 3.29
Gast Sieg
28.32%
Faire Quote 3.53
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 13.52% Faire Quote 7.4

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 2.42 —
Unentschieden 3.29 —
Gast Sieg 3.53 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 13.52% 7.4
2 1-1 13.25% 7.55
3 0-0 11.08% 9.03
4 0-1 10.86% 9.21
5 2-0 8.25% 12.13
6 2-1 8.08% 12.37
7 1-2 6.49% 15.41
8 0-2 5.32% 18.79
9 2-2 3.96% 25.25
10 3-0 3.35% 29.82
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
11.08%
9.03
10.86%
9.21
5.32%
18.79
1.74%
57.53
0.43%
234.85
0.08%
1197.6
1
13.52%
7.4
13.25%
7.55
6.49%
15.41
2.12%
47.16
0.52%
192.49
0.1%
982.32
2
8.25%
12.13
8.08%
12.37
3.96%
25.25
1.29%
77.31
0.32%
315.56
0.06%
1610.31
3
3.35%
29.82
3.29%
30.43
1.61%
62.1
0.53%
190.11
0.13%
775.8
0.03%
3952.57
4
1.02%
97.77
1.0%
99.77
0.49%
203.62
0.16%
623.44
0.04%
2544.53
0.01%
12987.01
5
0.25%
400.64
0.24%
408.83
0.12%
834.72
0.04%
2557.54
0.01%
10416.67
0.0%
52631.58
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.22% · Fair: 462.11
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 70.48% 29.52%
1.5 34.46% 65.54%
2.5 12.49% 87.51%
3.5 3.55% 96.45%
4.5 0.83% 99.17%
Gast
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%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 11.08% 9.03
1 24.38% 4.10
2 26.81% 3.73
3 19.66% 5.09
4 10.82% 9.25
5+ 7.25% 13.79
Mehr (Über) 2.5 37.73% Weniger (Unter) 2.5 62.27%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.25%
Unentschieden 30.42%
Gast Sieg 28.32%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 37.73%
Weniger (Unter) 2.5 62.27%
Beide treffen (BTTS)
Ja 44.03%
Nein 55.97%
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 6.15% 16.25 12.06% 8.29 81.78% 1.22
-1.5 18.22% 5.49 — 81.78% 1.22
-1.0 18.22% 5.49 23.38% 4.28 58.4% 1.71
-0.5 41.6% 2.4 — 58.4% 1.71
0 (PK) 41.6% 2.4 28.85% 3.47 29.55% 3.38
+0.5 70.45% 1.42 — 29.55% 3.38
+1.0 70.45% 1.42 18.78% 5.32 10.77% 9.29
+1.5 89.23% 1.12 — 10.77% 9.29
+2.0 89.23% 1.12 7.78% 12.85 2.98% 33.53

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.