Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
40.42%
Faire Quote 2.47
Unentschieden
29.41%
Faire Quote 3.4
Gast Sieg
30.17%
Faire Quote 3.31
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.08% Faire Quote 7.64

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 2.47 —
Unentschieden 3.4 —
Gast Sieg 3.31 —
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Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.08% 7.64
2 1-0 12.11% 8.26
3 0-1 10.3% 9.71
4 0-0 9.54% 10.49
5 2-1 8.31% 12.04
6 2-0 7.69% 13.0
7 1-2 7.06% 14.16
8 0-2 5.56% 17.98
9 2-2 4.49% 22.29
10 3-1 3.52% 28.44
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
9.54%
10.49
10.3%
9.71
5.56%
17.98
2.0%
49.94
0.54%
184.98
0.12%
856.16
1
12.11%
8.26
13.08%
7.64
7.06%
14.16
2.54%
39.33
0.69%
145.65
0.15%
674.31
2
7.69%
13.0
8.31%
12.04
4.49%
22.29
1.61%
61.93
0.44%
229.36
0.09%
1061.57
3
3.26%
30.71
3.52%
28.44
1.9%
52.66
0.68%
146.28
0.18%
541.71
0.04%
2506.27
4
1.03%
96.74
1.12%
89.57
0.6%
165.86
0.22%
460.83
0.06%
1706.48
0.01%
7874.02
5
0.26%
380.81
0.28%
352.61
0.15%
653.17
0.06%
1814.88
0.01%
6711.41
0.0%
31250.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.29% · Fair: 348.68
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.92% 28.08%
1.5 36.25% 63.75%
2.5 13.6% 86.4%
3.5 4.02% 95.98%
4.5 0.97% 99.03%
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 9.54% 10.49
1 22.41% 4.46
2 26.33% 3.80
3 20.63% 4.85
4 12.12% 8.25
5+ 8.97% 11.15
Mehr (Über) 2.5 41.72% Weniger (Unter) 2.5 58.28%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 40.42%
Unentschieden 29.41%
Gast Sieg 30.17%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 41.72%
Weniger (Unter) 2.5 58.28%
Beide treffen (BTTS)
Ja 47.49%
Nein 52.51%
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 6.3% 15.87 11.87% 8.43 81.83% 1.22
-1.5 18.17% 5.5 — 81.83% 1.22
-1.0 18.17% 5.5 22.55% 4.43 59.28% 1.69
-0.5 40.72% 2.46 — 59.28% 1.69
0 (PK) 40.72% 2.46 27.85% 3.59 31.43% 3.18
+0.5 68.57% 1.46 — 31.43% 3.18
+1.0 68.57% 1.46 19.18% 5.21 12.26% 8.16
+1.5 87.74% 1.14 — 12.26% 8.16
+2.0 87.74% 1.14 8.58% 11.65 3.67% 27.22

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.