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
52.85%
Faire Quote 1.89
Unentschieden
24.69%
Faire Quote 4.05
Gast Sieg
22.47%
Faire Quote 4.45
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.94% Faire Quote 9.14

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 1.89 —
Unentschieden 4.05 —
Gast Sieg 4.45 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.94% 9.14
2 1-0 9.95% 10.05
3 2-1 9.79% 10.21
4 2-0 8.9% 11.23
5 0-1 6.11% 16.36
6 1-2 6.02% 16.62
7 3-1 5.84% 17.11
8 0-0 5.56% 17.99
9 2-2 5.39% 18.56
10 3-0 5.31% 18.82
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.56%
17.99
6.11%
16.36
3.36%
29.74
1.23%
81.11
0.34%
294.99
0.07%
1340.48
1
9.95%
10.05
10.94%
9.14
6.02%
16.62
2.21%
45.31
0.61%
164.77
0.13%
749.06
2
8.9%
11.23
9.79%
10.21
5.39%
18.56
1.98%
50.63
0.54%
184.09
0.12%
836.82
3
5.31%
18.82
5.84%
17.11
3.21%
31.11
1.18%
84.85
0.32%
308.55
0.07%
1402.52
4
2.38%
42.06
2.62%
38.24
1.44%
69.53
0.53%
189.61
0.14%
689.66
0.03%
3134.8
5
0.85%
117.5
0.94%
106.81
0.51%
194.21
0.19%
529.66
0.05%
1926.78
0.01%
8771.93
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.11% · Fair: 90.29
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.3% 16.7%
1.5 53.42% 46.58%
2.5 26.67% 73.33%
3.5 10.71% 89.29%
4.5 3.57% 96.43%
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 5.56% 17.99
1 16.06% 6.23
2 23.21% 4.31
3 22.36% 4.47
4 16.15% 6.19
5+ 16.66% 6.00
Mehr (Über) 2.5 55.17% Weniger (Unter) 2.5 44.83%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 52.85%
Unentschieden 24.69%
Gast Sieg 22.47%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 55.17%
Weniger (Unter) 2.5 44.83%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.57%
Nein 44.43%
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 13.6% 7.35 16.39% 6.1 70.01% 1.43
-1.5 29.99% 3.33 — 70.01% 1.43
-1.0 29.99% 3.33 23.54% 4.25 46.47% 2.15
-0.5 53.53% 1.87 — 46.47% 2.15
0 (PK) 53.53% 1.87 23.22% 4.31 23.25% 4.3
+0.5 76.75% 1.3 — 23.25% 4.3
+1.0 76.75% 1.3 14.47% 6.91 8.78% 11.38
+1.5 91.22% 1.1 — 8.78% 11.38
+2.0 91.22% 1.1 6.19% 16.16 2.59% 38.55

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.