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
44.9%
Faire Quote 2.23
Unentschieden
27.76%
Faire Quote 3.6
Gast Sieg
27.34%
Faire Quote 3.66
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.46% Faire Quote 8.02

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 2.23 —
Unentschieden 3.6 —
Gast Sieg 3.66 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.46% 8.02
2 1-0 11.44% 8.74
3 2-1 9.04% 11.07
4 0-1 8.6% 11.63
5 2-0 8.29% 12.06
6 0-0 7.89% 12.68
7 1-2 6.79% 14.72
8 2-2 4.93% 20.3
9 0-2 4.69% 21.34
10 3-1 4.37% 22.89
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.89%
12.68
8.6%
11.63
4.69%
21.34
1.7%
58.75
0.46%
215.56
0.1%
989.12
1
11.44%
8.74
12.46%
8.02
6.79%
14.72
2.47%
40.52
0.67%
148.68
0.15%
682.13
2
8.29%
12.06
9.04%
11.07
4.93%
20.3
1.79%
55.88
0.49%
205.09
0.11%
940.73
3
4.01%
24.96
4.37%
22.89
2.38%
42.01
0.86%
115.62
0.24%
424.27
0.05%
1945.53
4
1.45%
68.84
1.58%
63.16
0.86%
115.89
0.31%
318.98
0.09%
1170.96
0.02%
5376.34
5
0.42%
237.36
0.46%
217.77
0.25%
399.68
0.09%
1100.11
0.02%
4032.26
0.01%
18518.52
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.47% · Fair: 212.13
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.54% 23.46%
1.5 42.53% 57.47%
2.5 17.87% 82.13%
3.5 5.95% 94.05%
4.5 1.63% 98.37%
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 7.89% 12.68
1 20.03% 4.99
2 25.44% 3.93
3 21.54% 4.64
4 13.68% 7.31
5+ 11.42% 8.75
Mehr (Über) 2.5 46.64% Weniger (Unter) 2.5 53.36%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 44.90%
Unentschieden 27.76%
Gast Sieg 27.34%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 46.64%
Weniger (Unter) 2.5 53.36%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.81%
Nein 49.19%
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 8.54% 11.7 13.62% 7.34 77.84% 1.28
-1.5 22.16% 4.51 — 77.84% 1.28
-1.0 22.16% 4.51 23.19% 4.31 54.64% 1.83
-0.5 45.36% 2.2 — 54.64% 1.83
0 (PK) 45.36% 2.2 26.23% 3.81 28.41% 3.52
+0.5 71.59% 1.4 — 28.41% 3.52
+1.0 71.59% 1.4 17.43% 5.74 10.98% 9.11
+1.5 89.02% 1.12 — 10.98% 9.11
+2.0 89.02% 1.12 7.7% 12.99 3.28% 30.49

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.