Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
19.61%
Faire Quote 5.1
Unentschieden
34.76%
Faire Quote 2.88
Gast Sieg
45.63%
Faire Quote 2.19
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 20.15% Faire Quote 4.96

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 5.1 —
Unentschieden 2.88 —
Gast Sieg 2.19 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 20.15% 4.96
2 0-0 19.01% 5.26
3 1-1 12.09% 8.27
4 1-0 11.41% 8.77
5 0-2 10.68% 9.36
6 1-2 6.41% 15.6
7 0-3 3.77% 26.49
8 2-1 3.63% 27.56
9 2-0 3.42% 29.22
10 1-3 2.26% 44.16
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
19.01%
5.26
20.15%
4.96
10.68%
9.36
3.77%
26.49
1.0%
99.98
0.21%
471.7
1
11.41%
8.77
12.09%
8.27
6.41%
15.6
2.26%
44.16
0.6%
166.64
0.13%
786.16
2
3.42%
29.22
3.63%
27.56
1.92%
52.01
0.68%
147.19
0.18%
555.56
0.04%
2617.8
3
0.68%
146.09
0.73%
137.82
0.38%
260.01
0.14%
735.84
0.04%
2777.78
0.01%
13157.89
4
0.1%
973.71
0.11%
919.12
0.06%
1733.1
0.02%
4901.96
0.01%
18518.52
0.0%
90909.09
5
0.01%
8130.08
0.01%
7633.59
0.01%
14492.75
0.0%
41666.67
0.0%
166666.67
0.0%
1000000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.08% · Fair: 1187.65
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 45.12% 54.88%
1.5 12.19% 87.81%
2.5 2.31% 97.69%
3.5 0.34% 99.66%
4.5 0.04% 99.96%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 65.35% 34.65%
1.5 28.63% 71.37%
2.5 9.17% 90.83%
3.5 2.29% 97.71%
4.5 0.47% 99.53%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 19.01% 5.26
1 31.56% 3.17
2 26.20% 3.82
3 14.50% 6.90
4 6.02% 16.62
5+ 2.71% 36.85
Mehr (Über) 2.5 23.23% Weniger (Unter) 2.5 76.77%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 19.61%
Unentschieden 34.76%
Gast Sieg 45.63%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 23.23%
Weniger (Unter) 2.5 76.77%
Beide treffen (BTTS)
Ja 29.49%
Nein 70.51%
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 0.93% 107.28 4.21% 23.76 94.86% 1.05
-1.5 5.14% 19.45 — 94.86% 1.05
-1.0 5.14% 19.45 15.44% 6.48 79.42% 1.26
-0.5 20.58% 4.86 — 79.42% 1.26
0 (PK) 20.58% 4.86 33.17% 3.01 46.25% 2.16
+0.5 53.75% 1.86 — 46.25% 2.16
+1.0 53.75% 1.86 27.28% 3.67 18.97% 5.27
+1.5 81.03% 1.23 — 18.97% 5.27
+2.0 81.03% 1.23 13.13% 7.61 5.83% 17.15

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.