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
44.17%
Faire Quote 2.26
Unentschieden
27.91%
Faire Quote 3.58
Gast Sieg
27.92%
Faire Quote 3.58
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.53% Faire Quote 7.98

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 2.26 —
Unentschieden 3.58 —
Gast Sieg 3.58 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.53% 7.98
2 1-0 11.39% 8.78
3 2-1 8.96% 11.16
4 0-1 8.76% 11.41
5 2-0 8.14% 12.28
6 0-0 7.97% 12.55
7 1-2 6.89% 14.51
8 2-2 4.93% 20.29
9 0-2 4.82% 20.75
10 3-1 4.27% 23.42
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.97%
12.55
8.76%
11.41
4.82%
20.75
1.77%
56.59
0.49%
205.76
0.11%
935.45
1
11.39%
8.78
12.53%
7.98
6.89%
14.51
2.53%
39.57
0.69%
143.91
0.15%
654.02
2
8.14%
12.28
8.96%
11.16
4.93%
20.29
1.81%
55.35
0.5%
201.25
0.11%
914.91
3
3.88%
25.76
4.27%
23.42
2.35%
42.57
0.86%
116.12
0.24%
422.3
0.05%
1919.39
4
1.39%
72.05
1.53%
65.5
0.84%
119.09
0.31%
324.78
0.08%
1180.64
0.02%
5376.34
5
0.4%
251.95
0.44%
229.04
0.24%
416.32
0.09%
1135.07
0.02%
4132.23
0.01%
18867.92
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.45% · Fair: 221.73
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.07% 23.93%
1.5 41.85% 58.15%
2.5 17.38% 82.62%
3.5 5.72% 94.28%
4.5 1.55% 98.45%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 66.71% 33.29%
1.5 30.1% 69.9%
2.5 9.96% 90.04%
3.5 2.57% 97.43%
4.5 0.54% 99.46%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 7.97% 12.55
1 20.15% 4.96
2 25.49% 3.92
3 21.50% 4.65
4 13.60% 7.35
5+ 11.29% 8.86
Mehr (Über) 2.5 46.39% Weniger (Unter) 2.5 53.61%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 44.17%
Unentschieden 27.91%
Gast Sieg 27.92%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 46.39%
Weniger (Unter) 2.5 53.61%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.75%
Nein 49.25%
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 8.22% 12.17 13.35% 7.49 78.43% 1.27
-1.5 21.57% 4.64 — 78.43% 1.27
-1.0 21.57% 4.64 23.03% 4.34 55.4% 1.81
-0.5 44.6% 2.24 — 55.4% 1.81
0 (PK) 44.6% 2.24 26.38% 3.79 29.03% 3.45
+0.5 70.97% 1.41 — 29.03% 3.45
+1.0 70.97% 1.41 17.72% 5.64 11.31% 8.84
+1.5 88.69% 1.13 — 11.31% 8.84
+2.0 88.69% 1.13 7.9% 12.66 3.41% 29.33

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.