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
44.32%
Faire Quote 2.26
Unentschieden
28.19%
Faire Quote 3.55
Gast Sieg
27.48%
Faire Quote 3.64
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.63% Faire Quote 7.91

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 2.26 —
Unentschieden 3.55 —
Gast Sieg 3.64 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.63% 7.91
2 1-0 11.81% 8.47
3 0-1 8.96% 11.16
4 2-1 8.91% 11.23
5 0-0 8.37% 11.94
6 2-0 8.32% 12.01
7 1-2 6.76% 14.79
8 0-2 4.79% 20.86
9 2-2 4.77% 20.98
10 3-1 4.19% 23.89
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.37%
11.94
8.96%
11.16
4.79%
20.86
1.71%
58.49
0.46%
218.63
0.1%
1021.45
1
11.81%
8.47
12.63%
7.91
6.76%
14.79
2.41%
41.48
0.64%
155.06
0.14%
724.64
2
8.32%
12.01
8.91%
11.23
4.77%
20.98
1.7%
58.84
0.45%
219.93
0.1%
1027.75
3
3.91%
25.56
4.19%
23.89
2.24%
44.65
0.8%
125.19
0.21%
467.95
0.05%
2188.18
4
1.38%
72.51
1.48%
67.76
0.79%
126.66
0.28%
355.11
0.08%
1328.02
0.02%
6211.18
5
0.39%
257.14
0.42%
240.33
0.22%
449.24
0.08%
1259.45
0.02%
4716.98
0.0%
22222.22
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.42% · Fair: 240.73
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.59% 24.41%
1.5 41.16% 58.84%
2.5 16.89% 83.11%
3.5 5.49% 94.51%
4.5 1.47% 98.53%
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 8.37% 11.94
1 20.77% 4.82
2 25.75% 3.88
3 21.29% 4.70
4 13.20% 7.58
5+ 10.62% 9.42
Mehr (Über) 2.5 45.1% Weniger (Unter) 2.5 54.9%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 44.32%
Unentschieden 28.19%
Gast Sieg 27.48%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 45.1%
Weniger (Unter) 2.5 54.9%
Beide treffen (BTTS)
Ja 49.66%
Nein 50.34%
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 8.12% 12.32 13.39% 7.47 78.5% 1.27
-1.5 21.5% 4.65 — 78.5% 1.27
-1.0 21.5% 4.65 23.26% 4.3 55.24% 1.81
-0.5 44.76% 2.23 — 55.24% 1.81
0 (PK) 44.76% 2.23 26.65% 3.75 28.58% 3.5
+0.5 71.42% 1.4 — 28.58% 3.5
+1.0 71.42% 1.4 17.65% 5.67 10.93% 9.15
+1.5 89.07% 1.12 — 10.93% 9.15
+2.0 89.07% 1.12 7.71% 12.97 3.23% 31.01

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.