Poisson-Fußballrechner: xG, Spielstand & Siegwahrscheinlichkeit

Poisson-Rechner für Sportwetten

Wie Buchmacher Quoten bilden? Oft per Poisson-Verteilung. Dafür brauchen Sie erwartete Tore (xG) – genau dafür ist dieses Tool da.

Das Modell nutzt die Poisson-Verteilung — siehe Wikipedia (EN).

Mit Heim- und Auswärtstoren (Erwartung) erhalten Sie gängige Quotenlinien – auch als Wahrscheinlichkeit lesbar.

Hinweis: Heuristisch an Fußballtrends angepasst, mit höherer Remis- bzw. Favoritenquote als „klassisch“-Poisson.

Erwartete Tore (xG) eingeben

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Spielwahrscheinlichkeit & Quoten

Ergebnis Doppelte Chance
Heim 49.3%
Unentschieden 26.45%
Gast 24.25%
Heim ungeschlagen (1X) 75.75%
ohne Unentschieden (12) 73.55%
Gast ungeschlagen (X2) 50.7%

Tore (ges.)

Mehr (Über) (0.5) 93.01%
Weniger (Unter) (0.5) 6.99%
Mehr (Über) (1) 93.01%
Weniger (Unter) (1) 6.99%
Mehr (Über) (1.5) 74.4%
Weniger (Unter) (1.5) 25.6%
Mehr (Über) (2) 74.4%
Weniger (Unter) (2) 25.6%
Mehr (Über) (2.5) 49.65%
Weniger (Unter) (2.5) 50.35%
Mehr (Über) (3) 49.65%
Weniger (Unter) (3) 50.35%
Mehr (Über) (3.5) 27.71%
Weniger (Unter) (3.5) 72.29%
Mehr (Über) (4) 27.71%
Weniger (Unter) (4) 72.29%
Mehr (Über) (4.5) 13.12%
Weniger (Unter) (4.5) 86.88%

Handicap

Heim (-2) 10.9%
Gast (+2) 73.88%
Heim (-1.5) 26.12%
Gast (+1.5) 73.88%
Heim (-1) 26.12%
Gast (+1) 50.1%
Heim (-0.5) 49.9%
Gast (+0.5) 50.1%
Heim (+0) 49.9%
Gast (-0) 25.15%
Heim (+0.5) 74.85%
Gast (-0.5) 25.15%
Heim (+1) 74.85%
Gast (-1) 9.4%
Heim (+1.5) 90.6%
Gast (-1.5) 9.4%
Heim (+2) 90.6%
Gast (-2) 2.72%

Beide treffen (BTTS) (BTTS)

Ja 52.16%
Nein 47.84%

Tore Heim (Einzeltor-Total / OU)

Mehr (Über) (0.5) 79.81%
Weniger (Unter) (0.5) 20.19%
Mehr (Über) (1) 79.81%
Weniger (Unter) (1) 20.19%
Mehr (Über) (1.5) 47.51%
Weniger (Unter) (1.5) 52.49%
Mehr (Über) (2) 47.51%
Weniger (Unter) (2) 52.49%
Mehr (Über) (2.5) 21.66%
Weniger (Unter) (2.5) 78.34%
Mehr (Über) (3) 21.66%
Weniger (Unter) (3) 78.34%
Mehr (Über) (3.5) 7.88%
Weniger (Unter) (3.5) 92.12%
Mehr (Über) (4) 7.88%
Weniger (Unter) (4) 92.12%
Mehr (Über) (4.5) 2.37%
Weniger (Unter) (4.5) 97.63%

Tore Auswärts (Einzeltor-Total / OU)

Mehr (Über) (0.5) 65.35%
Weniger (Unter) (0.5) 34.65%
Mehr (Über) (1) 65.35%
Weniger (Unter) (1) 34.65%
Mehr (Über) (1.5) 28.63%
Weniger (Unter) (1.5) 71.37%
Mehr (Über) (2) 28.63%
Weniger (Unter) (2) 71.37%
Mehr (Über) (2.5) 9.17%
Weniger (Unter) (2.5) 90.83%
Mehr (Über) (3) 9.17%
Weniger (Unter) (3) 90.83%
Mehr (Über) (3.5) 2.29%
Weniger (Unter) (3.5) 97.71%
Mehr (Über) (4) 2.29%
Weniger (Unter) (4) 97.71%
Mehr (Über) (4.5) 0.47%
Weniger (Unter) (4.5) 99.53%
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So funktioniert der Poisson-Rechner

Dieser Rechner nutzt folgende Eingaben:

  • Erwartete Tore des Heimteams (xG)
  • Erwartete Tore des Auswärtsteams (xG)

Auf dieser Basis werden berechnet:

  • Wahrscheinlichkeit jedes exakten Spielstands
  • Gewinn-, Niederlage-, Remiswahrscheinlichkeit (1X2)
  • Über/Unter (Tore) – Wahrscheinlichkeiten
  • Wahrscheinlichkeit: beide treffen (BTTS)

Wahrscheinlichkeiten folgen der PMF der Poisson-Verteilung (siehe Wikipedia EN).

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. Skoren 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.

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

Am besten mit Teamstärke, Heimvorteil und Form-Adjustments ergänzen

Trotzdem: Poisson bleibt ein Standard, um Torgewinne & Märkte approximierend abzubilden (Sport-/Statistik-Modell).

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.