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
67.72%
Faire Quote 1.48
Unentschieden
18.47%
Faire Quote 5.41
Gast Sieg
13.81%
Faire Quote 7.24
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.46% Faire Quote 10.57

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 1.48 —
Unentschieden 5.41 —
Gast Sieg 7.24 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 9.46% 10.57
2 2-0 9.01% 11.1
3 3-1 7.82% 12.78
4 1-1 7.63% 13.1
5 3-0 7.45% 13.42
6 1-0 7.27% 13.76
7 2-2 4.97% 20.13
8 4-1 4.85% 20.62
9 4-0 4.62% 21.65
10 3-2 4.11% 24.35
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.93%
34.12
3.08%
32.5
1.62%
61.9
0.57%
176.87
0.15%
673.85
0.03%
3205.13
1
7.27%
13.76
7.63%
13.1
4.01%
24.96
1.4%
71.31
0.37%
271.67
0.08%
1293.66
2
9.01%
11.1
9.46%
10.57
4.97%
20.13
1.74%
57.51
0.46%
219.11
0.1%
1042.75
3
7.45%
13.42
7.82%
12.78
4.11%
24.35
1.44%
69.57
0.38%
265.04
0.08%
1262.63
4
4.62%
21.65
4.85%
20.62
2.55%
39.27
0.89%
112.21
0.23%
427.53
0.05%
2036.66
5
2.29%
43.65
2.41%
41.57
1.26%
79.18
0.44%
226.24
0.12%
862.07
0.02%
4098.36
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 4.14% · Fair: 24.17
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 91.62% 8.37%
1.5 70.85% 29.14%
2.5 45.1% 54.9%
3.5 23.81% 76.18%
4.5 10.61% 89.38%
Gast
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%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 2.93% 34.12
1 10.35% 9.67
2 18.26% 5.48
3 21.49% 4.65
4 18.96% 5.27
5+ 28.02% 3.57
Mehr (Über) 2.5 68.46% Weniger (Unter) 2.5 31.53%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 67.72%
Unentschieden 18.47%
Gast Sieg 13.81%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 68.46%
Weniger (Unter) 2.5 31.53%
Beide treffen (BTTS)
Ja 59.56%
Nein 40.44%
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 26.88% 3.72 19.87% 5.03 53.24% 1.88
-1.5 46.75% 2.14 — 53.24% 1.88
-1.0 46.75% 2.14 21.85% 4.58 31.39% 3.19
-0.5 68.61% 1.46 — 31.39% 3.19
0 (PK) 68.61% 1.46 17.23% 5.8 14.16% 7.06
+0.5 85.83% 1.17 — 14.16% 7.06
+1.0 85.83% 1.17 9.25% 10.81 4.91% 20.37
+1.5 95.09% 1.05 — 4.91% 20.37
+2.0 95.09% 1.05 3.56% 28.07 1.35% 74.3

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.