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
36.94%
Faire Quote 2.71
Unentschieden
30.37%
Faire Quote 3.29
Gast Sieg
32.69%
Faire Quote 3.06
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.34% Faire Quote 7.49

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 2.71 —
Unentschieden 3.29 —
Gast Sieg 3.06 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.34% 7.49
2 1-0 12.24% 8.17
3 0-1 11.6% 8.62
4 0-0 10.65% 9.39
5 2-1 7.67% 13.03
6 1-2 7.27% 13.75
7 2-0 7.04% 14.21
8 0-2 6.32% 15.81
9 2-2 4.18% 23.91
10 3-1 2.94% 34.0
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.65%
9.39
11.6%
8.62
6.32%
15.81
2.3%
43.52
0.63%
159.72
0.14%
732.6
1
12.24%
8.17
13.34%
7.49
7.27%
13.75
2.64%
37.84
0.72%
138.87
0.16%
636.94
2
7.04%
14.21
7.67%
13.03
4.18%
23.91
1.52%
65.82
0.41%
241.55
0.09%
1107.42
3
2.7%
37.06
2.94%
34.0
1.6%
62.38
0.58%
171.7
0.16%
630.12
0.03%
2890.17
4
0.78%
128.9
0.85%
118.26
0.46%
216.97
0.17%
597.01
0.05%
2192.98
0.01%
10101.01
5
0.18%
560.54
0.19%
514.14
0.11%
943.4
0.04%
2597.4
0.01%
9523.81
0.0%
43478.26
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.21% · Fair: 468.38
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
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 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 36.94%
Unentschieden 30.37%
Gast Sieg 32.69%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 38.8%
Weniger (Unter) 2.5 61.2%
Beide treffen (BTTS)
Ja 45.36%
Nein 54.64%
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 4.92% 20.34 10.48% 9.54 84.6% 1.18
-1.5 15.4% 6.49 — 84.6% 1.18
-1.0 15.4% 6.49 21.7% 4.61 62.9% 1.59
-0.5 37.1% 2.7 — 62.9% 1.59
0 (PK) 37.1% 2.7 28.8% 3.47 34.1% 2.93
+0.5 65.9% 1.52 — 34.1% 2.93
+1.0 65.9% 1.52 20.57% 4.86 13.53% 7.39
+1.5 86.47% 1.16 — 13.53% 7.39
+2.0 86.47% 1.16 9.42% 10.62 4.12% 24.29

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.