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
37.43%
Faire Quote 2.67
Unentschieden
30.36%
Faire Quote 3.29
Gast Sieg
32.22%
Faire Quote 3.1
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.34% 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 2.67 —
Unentschieden 3.29 —
Gast Sieg 3.1 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.34% 7.5
2 1-0 12.35% 8.1
3 0-1 11.5% 8.7
4 0-0 10.65% 9.39
5 2-1 7.74% 12.93
6 1-2 7.2% 13.89
7 2-0 7.16% 13.96
8 0-2 6.21% 16.11
9 2-2 4.18% 23.94
10 3-1 2.99% 33.43
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.65%
9.39
11.5%
8.7
6.21%
16.11
2.24%
44.74
0.6%
165.7
0.13%
766.87
1
12.35%
8.1
13.34%
7.5
7.2%
13.89
2.59%
38.57
0.7%
142.86
0.15%
661.38
2
7.16%
13.96
7.74%
12.93
4.18%
23.94
1.5%
66.5
0.41%
246.31
0.09%
1140.25
3
2.77%
36.11
2.99%
33.43
1.62%
61.91
0.58%
171.97
0.16%
636.94
0.03%
2949.85
4
0.8%
124.5
0.87%
115.29
0.47%
213.49
0.17%
593.12
0.05%
2197.8
0.01%
10204.08
5
0.19%
536.77
0.2%
497.02
0.11%
919.96
0.04%
2557.54
0.01%
9433.96
0.0%
43478.26
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.21% · Fair: 465.77
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.65% 31.35%
1.5 32.29% 67.71%
2.5 11.2% 88.8%
3.5 3.04% 96.96%
4.5 0.68% 99.32%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 66.04% 33.96%
1.5 29.36% 70.64%
2.5 9.56% 90.44%
3.5 2.43% 97.57%
4.5 0.5% 99.5%
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 37.43%
Unentschieden 30.36%
Gast Sieg 32.22%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 38.8%
Weniger (Unter) 2.5 61.2%
Beide treffen (BTTS)
Ja 45.34%
Nein 54.66%
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 5.06% 19.76 10.66% 9.38 84.28% 1.19
-1.5 15.72% 6.36 — 84.28% 1.19
-1.0 15.72% 6.36 21.88% 4.57 62.4% 1.6
-0.5 37.6% 2.66 — 62.4% 1.6
0 (PK) 37.6% 2.66 28.79% 3.47 33.61% 2.98
+0.5 66.39% 1.51 — 33.61% 2.98
+1.0 66.39% 1.51 20.37% 4.91 13.24% 7.55
+1.5 86.76% 1.15 — 13.24% 7.55
+2.0 86.76% 1.15 9.24% 10.82 3.99% 25.04

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.