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
51.46%
Faire Quote 1.94
Unentschieden
25.41%
Faire Quote 3.94
Gast Sieg
23.12%
Faire Quote 4.32
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.34% Faire Quote 8.82

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 1.94 —
Unentschieden 3.94 —
Gast Sieg 4.32 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.34% 8.82
2 1-0 10.5% 9.52
3 2-1 9.7% 10.31
4 2-0 8.98% 11.14
5 0-1 6.63% 15.07
6 0-0 6.14% 16.28
7 1-2 6.13% 16.33
8 3-1 5.53% 18.09
9 2-2 5.24% 19.09
10 3-0 5.12% 19.54
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.14%
16.28
6.63%
15.07
3.58%
27.92
1.29%
77.54
0.35%
287.19
0.08%
1329.79
1
10.5%
9.52
11.34%
8.82
6.13%
16.33
2.21%
45.35
0.6%
167.95
0.13%
777.6
2
8.98%
11.14
9.7%
10.31
5.24%
19.09
1.89%
53.04
0.51%
196.43
0.11%
909.09
3
5.12%
19.54
5.53%
18.09
2.99%
33.5
1.07%
93.05
0.29%
344.59
0.06%
1594.9
4
2.19%
45.7
2.36%
42.31
1.28%
78.36
0.46%
217.68
0.12%
806.45
0.03%
3731.34
5
0.75%
133.62
0.81%
123.73
0.44%
229.1
0.16%
636.54
0.04%
2358.49
0.01%
10869.57
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.91% · Fair: 110.04
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.91% 18.09%
1.5 50.99% 49.01%
2.5 24.54% 75.46%
3.5 9.47% 90.53%
4.5 3.03% 96.97%
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 6.14% 16.28
1 17.14% 5.84
2 23.91% 4.18
3 22.23% 4.50
4 15.51% 6.45
5+ 15.08% 6.63
Mehr (Über) 2.5 52.82% Weniger (Unter) 2.5 47.18%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 51.46%
Unentschieden 25.41%
Gast Sieg 23.12%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 52.82%
Weniger (Unter) 2.5 47.18%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.1%
Nein 45.9%
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 12.47% 8.02 15.95% 6.27 71.58% 1.4
-1.5 28.42% 3.52 — 71.58% 1.4
-1.0 28.42% 3.52 23.69% 4.22 47.89% 2.09
-0.5 52.11% 1.92 — 47.89% 2.09
0 (PK) 52.11% 1.92 23.93% 4.18 23.95% 4.17
+0.5 76.05% 1.32 — 23.95% 4.17
+1.0 76.05% 1.32 14.96% 6.68 8.99% 11.12
+1.5 91.01% 1.1 — 8.99% 11.12
+2.0 91.01% 1.1 6.36% 15.71 2.63% 38.06

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.