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
49.26%
Faire Quote 2.03
Unentschieden
26.77%
Faire Quote 3.74
Gast Sieg
23.97%
Faire Quote 4.17
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.01% Faire Quote 8.33

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 2.03 —
Unentschieden 3.74 —
Gast Sieg 4.17 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.01% 8.33
2 1-0 11.66% 8.58
3 2-1 9.43% 10.61
4 2-0 9.15% 10.92
5 0-1 7.65% 13.07
6 0-0 7.43% 13.46
7 1-2 6.19% 16.17
8 3-1 4.93% 20.27
9 2-2 4.86% 20.59
10 3-0 4.79% 20.87
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.43%
13.46
7.65%
13.07
3.94%
25.38
1.35%
73.93
0.35%
287.11
0.07%
1392.76
1
11.66%
8.58
12.01%
8.33
6.19%
16.17
2.12%
47.09
0.55%
182.85
0.11%
887.31
2
9.15%
10.92
9.43%
10.61
4.86%
20.59
1.67%
59.98
0.43%
232.94
0.09%
1131.22
3
4.79%
20.87
4.93%
20.27
2.54%
39.35
0.87%
114.61
0.22%
445.04
0.05%
2159.83
4
1.88%
53.18
1.94%
51.63
1.0%
100.26
0.34%
292.06
0.09%
1133.79
0.02%
5494.51
5
0.59%
169.38
0.61%
164.45
0.31%
319.28
0.11%
930.23
0.03%
3610.11
0.01%
17543.86
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.62% · Fair: 161.0
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.2% 20.8%
1.5 46.53% 53.47%
2.5 20.89% 79.11%
3.5 7.47% 92.53%
4.5 2.21% 97.79%
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 7.43% 13.46
1 19.31% 5.18
2 25.10% 3.98
3 21.76% 4.60
4 14.14% 7.07
5+ 12.26% 8.16
Mehr (Über) 2.5 48.16% Weniger (Unter) 2.5 51.84%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 49.26%
Unentschieden 26.77%
Gast Sieg 23.97%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.92%
Nein 49.08%
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 10.66% 9.38 15.2% 6.58 74.14% 1.35
-1.5 25.86% 3.87 — 74.14% 1.35
-1.0 25.86% 3.87 24.0% 4.17 50.13% 1.99
-0.5 49.87% 2.01 — 50.13% 1.99
0 (PK) 49.87% 2.01 25.26% 3.96 24.87% 4.02
+0.5 75.13% 1.33 — 24.87% 4.02
+1.0 75.13% 1.33 15.75% 6.35 9.13% 10.96
+1.5 90.87% 1.1 — 9.13% 10.96
+2.0 90.87% 1.1 6.54% 15.28 2.59% 38.68

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.