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
31.86%
Faire Quote 3.14
Unentschieden
31.42%
Faire Quote 3.18
Gast Sieg
36.72%
Faire Quote 2.72
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.48% Faire Quote 7.42

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 3.14 —
Unentschieden 3.18 —
Gast Sieg 2.72 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.48% 7.42
2 0-1 13.21% 7.57
3 1-0 12.37% 8.09
4 0-0 12.12% 8.25
5 1-2 7.35% 13.61
6 0-2 7.2% 13.88
7 2-1 6.87% 14.55
8 2-0 6.31% 15.86
9 2-2 3.75% 26.69
10 1-3 2.67% 37.47
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
12.12%
8.25
13.21%
7.57
7.2%
13.88
2.62%
38.21
0.71%
140.23
0.16%
643.5
1
12.37%
8.09
13.48%
7.42
7.35%
13.61
2.67%
37.47
0.73%
137.49
0.16%
630.52
2
6.31%
15.86
6.87%
14.55
3.75%
26.69
1.36%
73.46
0.37%
269.61
0.08%
1236.09
3
2.14%
46.64
2.34%
42.78
1.27%
78.51
0.46%
216.08
0.13%
793.02
0.03%
3636.36
4
0.55%
182.88
0.6%
167.79
0.32%
307.88
0.12%
847.46
0.03%
3105.59
0.01%
14285.71
5
0.11%
896.86
0.12%
822.37
0.07%
1508.3
0.02%
4149.38
0.01%
15151.52
0.0%
71428.57
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.16% · Fair: 631.71
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 63.94% 36.06%
1.5 27.16% 72.84%
2.5 8.4% 91.6%
3.5 2.02% 97.98%
4.5 0.4% 99.6%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 66.38% 33.62%
1.5 29.73% 70.27%
2.5 9.76% 90.24%
3.5 2.5% 97.5%
4.5 0.52% 99.48%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 12.12% 8.25
1 25.58% 3.91
2 26.99% 3.71
3 18.98% 5.27
4 10.01% 9.99
5+ 6.31% 15.84
Mehr (Über) 2.5 35.31% Weniger (Unter) 2.5 64.69%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.86%
Unentschieden 31.42%
Gast Sieg 36.72%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 35.31%
Weniger (Unter) 2.5 64.69%
Beide treffen (BTTS)
Ja 42.44%
Nein 57.56%
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 3.65% 27.39 8.99% 11.12 87.35% 1.14
-1.5 12.65% 7.91 — 87.35% 1.14
-1.0 12.65% 7.91 20.64% 4.85 66.72% 1.5
-0.5 33.28% 3.0 — 66.72% 1.5
0 (PK) 33.28% 3.0 29.85% 3.35 36.87% 2.71
+0.5 63.13% 1.58 — 36.87% 2.71
+1.0 63.13% 1.58 22.06% 4.53 14.81% 6.75
+1.5 85.19% 1.17 — 14.81% 6.75
+2.0 85.19% 1.17 10.27% 9.74 4.54% 22.01

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.