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
23.57%
Faire Quote
4.24
Unentschieden
35.3%
Faire Quote
2.83
Gast Sieg
41.13%
Faire Quote
2.43
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 0
Wahrscheinlichkeit 18.64%
Faire Quote 5.37
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 | 4.24 | — | |
| Unentschieden | 2.83 | — | |
| Gast Sieg | 2.43 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 18.64% | 5.37 |
| 2 | 0-1 | 18.45% | 5.42 |
| 3 | 1-0 | 12.86% | 7.78 |
| 4 | 1-1 | 12.73% | 7.85 |
| 5 | 0-2 | 9.13% | 10.95 |
| 6 | 1-2 | 6.3% | 15.87 |
| 7 | 2-0 | 4.44% | 22.54 |
| 8 | 2-1 | 4.39% | 22.77 |
| 9 | 0-3 | 3.01% | 33.18 |
| 10 | 2-2 | 2.17% | 45.99 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
18.64%
5.37
|
18.45%
5.42
|
9.13%
10.95
|
3.01%
33.18
|
0.75%
134.05
|
0.15%
677.05
|
| 1 |
12.86%
7.78
|
12.73%
7.85
|
6.3%
15.87
|
2.08%
48.09
|
0.51%
194.29
|
0.1%
981.35
|
| 2 |
4.44%
22.54
|
4.39%
22.77
|
2.17%
45.99
|
0.72%
139.37
|
0.18%
563.06
|
0.04%
2840.91
|
| 3 |
1.02%
98.0
|
1.01%
98.99
|
0.5%
199.96
|
0.17%
606.06
|
0.04%
2450.98
|
0.01%
12345.68
|
| 4 |
0.18%
568.18
|
0.17%
573.72
|
0.09%
1158.75
|
0.03%
3508.77
|
0.01%
14285.71
|
0.0%
71428.57
|
| 5 |
0.02%
4115.23
|
0.02%
4166.67
|
0.01%
8403.36
|
0.0%
25641.03
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
500000.0
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.06%
·
Fair:
1545.6
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.84% | 50.16% |
| 1.5 | 15.23% | 84.77% |
| 2.5 | 3.29% | 96.71% |
| 3.5 | 0.55% | 99.45% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.84% | 37.16% |
| 1.5 | 26.06% | 73.94% |
| 2.5 | 7.85% | 92.15% |
| 3.5 | 1.84% | 98.16% |
| 4.5 | 0.35% | 99.65% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 18.64% | 5.37 |
| 1 | 31.31% | 3.19 |
| 2 | 26.30% | 3.80 |
| 3 | 14.73% | 6.79 |
| 4 | 6.19% | 16.17 |
| 5+ | 2.84% | 35.26 |
|
Mehr (Über) 2.5 23.75%
Weniger (Unter) 2.5 76.25%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
23.57%
Unentschieden
35.30%
Gast Sieg
41.13%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
23.75%
Weniger (Unter) 2.5
76.25%
Beide treffen (BTTS)
Ja
31.32%
Nein
68.68%
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 | 1.44% 69.49 | 5.54% 18.06 | 93.02% 1.07 |
| -1.5 | 6.98% 14.33 | — | 93.02% 1.07 |
| -1.0 | 6.98% 14.33 | 17.78% 5.62 | 75.24% 1.33 |
| -0.5 | 24.76% 4.04 | — | 75.24% 1.33 |
| 0 (PK) | 24.76% 4.04 | 33.72% 2.97 | 41.53% 2.41 |
| +0.5 | 58.47% 1.71 | — | 41.53% 2.41 |
| +1.0 | 58.47% 1.71 | 25.51% 3.92 | 16.01% 6.24 |
| +1.5 | 83.99% 1.19 | — | 16.01% 6.24 |
| +2.0 | 83.99% 1.19 | 11.4% 8.77 | 4.62% 21.67 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.