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
45.94%
Faire Quote
2.18
Unentschieden
27.29%
Faire Quote
3.66
Gast Sieg
26.77%
Faire Quote
3.73
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.26%
Faire Quote 8.16
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 | 2.18 | — | |
| Unentschieden | 3.66 | — | |
| Gast Sieg | 3.73 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 1-0 | 11.14% | 8.98 |
| 3 | 2-1 | 9.19% | 10.88 |
| 4 | 2-0 | 8.36% | 11.97 |
| 5 | 0-1 | 8.17% | 12.24 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.74% | 14.84 |
| 8 | 2-2 | 5.06% | 19.78 |
| 9 | 3-1 | 4.6% | 21.76 |
| 10 | 0-2 | 4.49% | 22.25 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.17%
12.24
|
4.49%
22.25
|
1.65%
60.69
|
0.45%
220.7
|
0.1%
1003.01
|
| 1 |
11.14%
8.98
|
12.26%
8.16
|
6.74%
14.84
|
2.47%
40.46
|
0.68%
147.12
|
0.15%
668.9
|
| 2 |
8.36%
11.97
|
9.19%
10.88
|
5.06%
19.78
|
1.85%
53.95
|
0.51%
196.19
|
0.11%
892.06
|
| 3 |
4.18%
23.94
|
4.6%
21.76
|
2.53%
39.56
|
0.93%
107.9
|
0.25%
392.31
|
0.06%
1782.53
|
| 4 |
1.57%
63.83
|
1.72%
58.02
|
0.95%
105.5
|
0.35%
287.77
|
0.1%
1046.03
|
0.02%
4761.9
|
| 5 |
0.47%
212.77
|
0.52%
193.42
|
0.28%
351.62
|
0.1%
958.77
|
0.03%
3484.32
|
0.01%
15873.02
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.54%
·
Fair:
184.57
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
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 | 7.43% | 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
45.94%
Unentschieden
27.29%
Gast Sieg
26.77%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
51.83%
Nein
48.17%
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 | 9.18% 10.9 | 14.01% 7.14 | 76.81% 1.3 |
| -1.5 | 23.19% 4.31 | — | 76.81% 1.3 |
| -1.0 | 23.19% 4.31 | 23.24% 4.3 | 53.58% 1.87 |
| -0.5 | 46.42% 2.15 | — | 53.58% 1.87 |
| 0 (PK) | 46.42% 2.15 | 25.77% 3.88 | 27.81% 3.6 |
| +0.5 | 72.19% 1.39 | — | 27.81% 3.6 |
| +1.0 | 72.19% 1.39 | 17.04% 5.87 | 10.77% 9.29 |
| +1.5 | 89.23% 1.12 | — | 10.77% 9.29 |
| +2.0 | 89.23% 1.12 | 7.53% 13.27 | 3.23% 30.93 |
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.