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
33.04%
Faire Quote 3.03
Unentschieden
31.98%
Faire Quote 3.13
Gast Sieg
34.99%
Faire Quote 2.86
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.52% Faire Quote 7.39

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 3.03 —
Unentschieden 3.13 —
Gast Sieg 2.86 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.52% 7.39
2 0-1 13.26% 7.54
3 1-0 13.13% 7.62
4 0-0 12.87% 7.77
5 1-2 6.97% 14.36
6 2-1 6.9% 14.5
7 0-2 6.83% 14.64
8 2-0 6.7% 14.93
9 2-2 3.55% 28.15
10 1-3 2.39% 41.82
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
12.87%
7.77
13.26%
7.54
6.83%
14.64
2.34%
42.65
0.6%
165.65
0.12%
803.86
1
13.13%
7.62
13.52%
7.39
6.97%
14.36
2.39%
41.82
0.62%
162.39
0.13%
788.02
2
6.7%
14.93
6.9%
14.5
3.55%
28.15
1.22%
81.99
0.31%
318.37
0.06%
1545.6
3
2.28%
43.92
2.35%
42.64
1.21%
82.8
0.41%
241.14
0.11%
936.33
0.02%
4545.45
4
0.58%
172.24
0.6%
167.22
0.31%
324.68
0.11%
946.07
0.03%
3676.47
0.01%
17857.14
5
0.12%
844.59
0.12%
819.67
0.06%
1592.36
0.02%
4629.63
0.01%
17857.14
0.0%
90909.09
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.14% · Fair: 740.74
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 63.94% 36.06%
1.5 27.16% 72.84%
2.5 8.4% 91.6%
3.5 2.02% 97.98%
4.5 0.4% 99.6%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 64.3% 35.7%
1.5 27.53% 72.47%
2.5 8.59% 91.41%
3.5 2.09% 97.91%
4.5 0.41% 99.59%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 12.87% 7.77
1 26.39% 3.79
2 27.05% 3.70
3 18.48% 5.41
4 9.47% 10.56
5+ 5.73% 17.46
Mehr (Über) 2.5 33.69% Weniger (Unter) 2.5 66.31%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.04%
Unentschieden 31.98%
Gast Sieg 34.99%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 33.69%
Weniger (Unter) 2.5 66.31%
Beide treffen (BTTS)
Ja 41.11%
Nein 58.89%
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 3.82% 26.15 9.37% 10.67 86.8% 1.15
-1.5 13.2% 7.58 — 86.8% 1.15
-1.0 13.2% 7.58 21.35% 4.68 65.46% 1.53
-0.5 34.54% 2.89 — 65.46% 1.53
0 (PK) 34.54% 2.89 30.39% 3.29 35.06% 2.85
+0.5 64.94% 1.54 — 35.06% 2.85
+1.0 64.94% 1.54 21.56% 4.64 13.51% 7.4
+1.5 86.49% 1.16 — 13.51% 7.4
+2.0 86.49% 1.16 9.56% 10.46 3.95% 25.33

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.