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
47.83%
Faire Quote
2.09
Unentschieden
27.01%
Faire Quote
3.7
Gast Sieg
25.15%
Faire Quote
3.98
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.12%
Faire Quote 8.25
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 | 2.09 | — | |
| Unentschieden | 3.7 | — | |
| Gast Sieg | 3.98 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.12% | 8.25 |
| 2 | 1-0 | 11.44% | 8.74 |
| 3 | 2-1 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 2-0 | 8.81% | 11.35 |
| 5 | 0-1 | 7.87% | 12.7 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.43% | 15.56 |
| 8 | 2-2 | 4.95% | 20.21 |
| 9 | 3-1 | 4.79% | 20.87 |
| 10 | 3-0 | 4.52% | 22.12 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.87%
12.7
|
4.17%
23.97
|
1.47%
67.82
|
0.39%
255.95
|
0.08%
1207.73
|
| 1 |
11.44%
8.74
|
12.12%
8.25
|
6.43%
15.56
|
2.27%
44.04
|
0.6%
166.2
|
0.13%
783.7
|
| 2 |
8.81%
11.35
|
9.34%
10.71
|
4.95%
20.21
|
1.75%
57.2
|
0.46%
215.84
|
0.1%
1018.33
|
| 3 |
4.52%
22.12
|
4.79%
20.87
|
2.54%
39.37
|
0.9%
111.42
|
0.24%
420.52
|
0.05%
1984.13
|
| 4 |
1.74%
57.45
|
1.85%
54.2
|
0.98%
102.26
|
0.35%
289.44
|
0.09%
1091.7
|
0.02%
5154.64
|
| 5 |
0.54%
186.53
|
0.57%
175.96
|
0.3%
332.01
|
0.11%
939.85
|
0.03%
3546.1
|
0.01%
16666.67
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.58%
·
Fair:
171.14
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
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 | 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
47.83%
Unentschieden
27.01%
Gast Sieg
25.15%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
51.34%
Nein
48.66%
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 | 10.01% 9.99 | 14.69% 6.81 | 75.3% 1.33 |
| -1.5 | 24.7% 4.05 | — | 75.3% 1.33 |
| -1.0 | 24.7% 4.05 | 23.69% 4.22 | 51.61% 1.94 |
| -0.5 | 48.39% 2.07 | — | 51.61% 1.94 |
| 0 (PK) | 48.39% 2.07 | 25.5% 3.92 | 26.12% 3.83 |
| +0.5 | 73.88% 1.35 | — | 26.12% 3.83 |
| +1.0 | 73.88% 1.35 | 16.31% 6.13 | 9.81% 10.19 |
| +1.5 | 90.19% 1.11 | — | 9.81% 10.19 |
| +2.0 | 90.19% 1.11 | 6.96% 14.37 | 2.85% 35.08 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.