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
41.31%
Faire Quote 2.42
Unentschieden
30.27%
Faire Quote 3.3
Gast Sieg
28.42%
Faire Quote 3.52
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 0
Wahrscheinlichkeit 13.36% Faire Quote 7.49

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 3.3 —
Gast Sieg 3.52 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-0 13.36% 7.49
2 1-1 13.23% 7.56
3 0-0 10.86% 9.21
4 0-1 10.75% 9.3
5 2-0 8.22% 12.17
6 2-1 8.13% 12.29
7 1-2 6.55% 15.28
8 0-2 5.32% 18.79
9 2-2 4.03% 24.84
10 3-0 3.37% 29.69
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.86%
9.21
10.75%
9.3
5.32%
18.79
1.76%
56.93
0.43%
230.04
0.09%
1161.44
1
13.36%
7.49
13.23%
7.56
6.55%
15.28
2.16%
46.29
0.53%
187.02
0.11%
944.29
2
8.22%
12.17
8.13%
12.29
4.03%
24.84
1.33%
75.27
0.33%
304.14
0.07%
1536.1
3
3.37%
29.69
3.33%
29.99
1.65%
60.58
0.54%
183.59
0.13%
741.84
0.03%
3745.32
4
1.04%
96.54
1.03%
97.52
0.51%
197.01
0.17%
597.01
0.04%
2409.64
0.01%
12195.12
5
0.25%
392.46
0.25%
396.35
0.12%
800.64
0.04%
2427.18
0.01%
9803.92
0.0%
50000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.23% · Fair: 442.48
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 70.77% 29.23%
1.5 34.82% 65.18%
2.5 12.71% 87.29%
3.5 3.64% 96.36%
4.5 0.86% 99.14%
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 10.86% 9.21
1 24.11% 4.15
2 26.76% 3.74
3 19.80% 5.05
4 10.99% 9.10
5+ 7.47% 13.39
Mehr (Über) 2.5 38.26% Weniger (Unter) 2.5 61.74%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.31%
Unentschieden 30.27%
Gast Sieg 28.42%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 38.26%
Weniger (Unter) 2.5 61.74%
Beide treffen (BTTS)
Ja 44.47%
Nein 55.53%
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 6.23% 16.05 12.1% 8.26 81.67% 1.22
-1.5 18.33% 5.46 — 81.67% 1.22
-1.0 18.33% 5.46 23.32% 4.29 58.35% 1.71
-0.5 41.65% 2.4 — 58.35% 1.71
0 (PK) 41.65% 2.4 28.7% 3.48 29.65% 3.37
+0.5 70.35% 1.42 — 29.65% 3.37
+1.0 70.35% 1.42 18.77% 5.33 10.88% 9.19
+1.5 89.12% 1.12 — 10.88% 9.19
+2.0 89.12% 1.12 7.84% 12.76 3.04% 32.92

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.