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
37.91%
Faire Quote
2.64
Unentschieden
30.34%
Faire Quote
3.3
Gast Sieg
31.75%
Faire Quote
3.15
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.33%
Faire Quote 7.5
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 | 2.64 | — | |
| Unentschieden | 3.3 | — | |
| Gast Sieg | 3.15 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.33% | 7.5 |
| 2 | 1-0 | 12.46% | 8.03 |
| 3 | 0-1 | 11.39% | 8.78 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 2-1 | 7.8% | 12.83 |
| 6 | 2-0 | 7.29% | 13.72 |
| 7 | 1-2 | 7.13% | 14.02 |
| 8 | 0-2 | 6.09% | 16.41 |
| 9 | 2-2 | 4.17% | 23.97 |
| 10 | 3-1 | 3.04% | 32.89 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
11.39%
8.78
|
6.09%
16.41
|
2.17%
46.01
|
0.58%
172.0
|
0.12%
803.86
|
| 1 |
12.46%
8.03
|
13.33%
7.5
|
7.13%
14.02
|
2.54%
39.32
|
0.68%
146.99
|
0.15%
686.81
|
| 2 |
7.29%
13.72
|
7.8%
12.83
|
4.17%
23.97
|
1.49%
67.22
|
0.4%
251.26
|
0.09%
1173.71
|
| 3 |
2.84%
35.19
|
3.04%
32.89
|
1.63%
61.47
|
0.58%
172.35
|
0.16%
644.33
|
0.03%
3012.05
|
| 4 |
0.83%
120.31
|
0.89%
112.44
|
0.48%
210.17
|
0.17%
589.28
|
0.05%
2202.64
|
0.01%
10309.28
|
| 5 |
0.19%
514.14
|
0.21%
480.54
|
0.11%
898.47
|
0.04%
2518.89
|
0.01%
9433.96
|
0.0%
43478.26
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.22%
·
Fair:
462.53
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
Mehr (Über) 2.5 38.8%
Weniger (Unter) 2.5 61.2%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
37.91%
Unentschieden
30.34%
Gast Sieg
31.75%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
38.8%
Weniger (Unter) 2.5
61.2%
Beide treffen (BTTS)
Ja
45.31%
Nein
54.69%
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 | 5.21% 19.21 | 10.84% 9.22 | 83.95% 1.19 |
| -1.5 | 16.05% 6.23 | — | 83.95% 1.19 |
| -1.0 | 16.05% 6.23 | 22.06% 4.53 | 61.89% 1.62 |
| -0.5 | 38.11% 2.62 | — | 61.89% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.11% 2.62 | 28.77% 3.48 | 33.12% 3.02 |
| +0.5 | 66.88% 1.5 | — | 33.12% 3.02 |
| +1.0 | 66.88% 1.5 | 20.17% 4.96 | 12.94% 7.73 |
| +1.5 | 87.06% 1.15 | — | 12.94% 7.73 |
| +2.0 | 87.06% 1.15 | 9.07% 11.02 | 3.87% 25.82 |
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.