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
46.41%
Faire Quote
2.15
Unentschieden
27.22%
Faire Quote
3.67
Gast Sieg
26.37%
Faire Quote
3.79
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.22%
Faire Quote 8.18
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 | 2.15 | — | |
| Unentschieden | 3.67 | — | |
| Gast Sieg | 3.79 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.22% | 8.18 |
| 2 | 1-0 | 11.22% | 8.92 |
| 3 | 2-1 | 9.23% | 10.83 |
| 4 | 2-0 | 8.47% | 11.81 |
| 5 | 0-1 | 8.1% | 12.35 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.66% | 15.01 |
| 8 | 2-2 | 5.03% | 19.88 |
| 9 | 3-1 | 4.65% | 21.53 |
| 10 | 0-2 | 4.41% | 22.66 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.1%
12.35
|
4.41%
22.66
|
1.6%
62.38
|
0.44%
228.94
|
0.1%
1050.42
|
| 1 |
11.22%
8.92
|
12.22%
8.18
|
6.66%
15.01
|
2.42%
41.31
|
0.66%
151.61
|
0.14%
695.41
|
| 2 |
8.47%
11.81
|
9.23%
10.83
|
5.03%
19.88
|
1.83%
54.72
|
0.5%
200.8
|
0.11%
920.81
|
| 3 |
4.26%
23.46
|
4.65%
21.53
|
2.53%
39.5
|
0.92%
108.71
|
0.25%
398.88
|
0.05%
1831.5
|
| 4 |
1.61%
62.15
|
1.75%
57.02
|
0.96%
104.62
|
0.35%
287.94
|
0.09%
1057.08
|
0.02%
4854.37
|
| 5 |
0.49%
205.8
|
0.53%
188.82
|
0.29%
346.5
|
0.1%
953.29
|
0.03%
3496.5
|
0.01%
16129.03
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.55%
·
Fair:
181.16
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
46.41%
Unentschieden
27.22%
Gast Sieg
26.37%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
51.71%
Nein
48.29%
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 | 9.38% 10.66 | 14.18% 7.05 | 76.44% 1.31 |
| -1.5 | 23.56% 4.24 | — | 76.44% 1.31 |
| -1.0 | 23.56% 4.24 | 23.35% 4.28 | 53.09% 1.88 |
| -0.5 | 46.91% 2.13 | — | 53.09% 1.88 |
| 0 (PK) | 46.91% 2.13 | 25.7% 3.89 | 27.38% 3.65 |
| +0.5 | 72.62% 1.38 | — | 27.38% 3.65 |
| +1.0 | 72.62% 1.38 | 16.86% 5.93 | 10.52% 9.5 |
| +1.5 | 89.48% 1.12 | — | 10.52% 9.5 |
| +2.0 | 89.48% 1.12 | 7.39% 13.53 | 3.13% 31.91 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.