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
35.15%
Faire Quote 2.84
Unentschieden
31.62%
Faire Quote 3.16
Gast Sieg
33.22%
Faire Quote 3.01
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.51% 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 2.84 —
Unentschieden 3.16 —
Gast Sieg 3.01 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.51% 7.4
2 1-0 12.99% 7.7
3 0-1 12.86% 7.77
4 0-0 12.37% 8.08
5 2-1 7.09% 14.1
6 1-2 7.02% 14.24
7 2-0 6.82% 14.67
8 0-2 6.69% 14.95
9 2-2 3.69% 27.12
10 3-1 2.48% 40.29
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
12.37%
8.08
12.86%
7.77
6.69%
14.95
2.32%
43.12
0.6%
165.86
0.13%
797.45
1
12.99%
7.7
13.51%
7.4
7.02%
14.24
2.43%
41.07
0.63%
157.98
0.13%
759.3
2
6.82%
14.67
7.09%
14.1
3.69%
27.12
1.28%
78.23
0.33%
300.93
0.07%
1447.18
3
2.39%
41.9
2.48%
40.29
1.29%
77.48
0.45%
223.51
0.12%
859.85
0.02%
4132.23
4
0.63%
159.64
0.65%
153.49
0.34%
295.16
0.12%
851.79
0.03%
3278.69
0.01%
15625.0
5
0.13%
760.46
0.14%
730.99
0.07%
1406.47
0.02%
4048.58
0.01%
15625.0
0.0%
76923.08
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.15% · Fair: 670.69
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 65.01% 34.99%
1.5 28.26% 71.74%
2.5 8.97% 91.03%
3.5 2.22% 97.78%
4.5 0.45% 99.55%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 64.65% 35.35%
1.5 27.9% 72.1%
2.5 8.78% 91.22%
3.5 2.15% 97.85%
4.5 0.43% 99.57%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 12.37% 8.08
1 25.85% 3.87
2 27.01% 3.70
3 18.82% 5.31
4 9.83% 10.17
5+ 6.11% 16.36
Mehr (Über) 2.5 34.77% Weniger (Unter) 2.5 65.23%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 35.15%
Unentschieden 31.62%
Gast Sieg 33.22%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 34.77%
Weniger (Unter) 2.5 65.23%
Beide treffen (BTTS)
Ja 42.03%
Nein 57.97%
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 4.08% 24.52 9.66% 10.35 86.26% 1.16
-1.5 13.74% 7.28 — 86.26% 1.16
-1.0 13.74% 7.28 21.49% 4.65 64.76% 1.54
-0.5 35.24% 2.84 — 64.76% 1.54
0 (PK) 35.24% 2.84 30.04% 3.33 34.72% 2.88
+0.5 65.28% 1.53 — 34.72% 2.88
+1.0 65.28% 1.53 21.29% 4.7 13.43% 7.44
+1.5 86.57% 1.16 — 13.43% 7.44
+2.0 86.57% 1.16 9.48% 10.55 3.95% 25.3

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.