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
20.14%
Faire Quote
4.96
Unentschieden
33.68%
Faire Quote
2.97
Gast Sieg
46.17%
Faire Quote
2.17
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 19.29%
Faire Quote 5.18
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 | 4.96 | — | |
| Unentschieden | 2.97 | — | |
| Gast Sieg | 2.17 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 19.29% | 5.18 |
| 2 | 0-0 | 17.38% | 5.75 |
| 3 | 1-1 | 12.34% | 8.1 |
| 4 | 1-0 | 11.12% | 8.99 |
| 5 | 0-2 | 10.71% | 9.34 |
| 6 | 1-2 | 6.85% | 14.6 |
| 7 | 0-3 | 3.96% | 25.25 |
| 8 | 2-1 | 3.95% | 25.31 |
| 9 | 2-0 | 3.56% | 28.1 |
| 10 | 1-3 | 2.54% | 39.45 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
17.38%
5.75
|
19.29%
5.18
|
10.71%
9.34
|
3.96%
25.25
|
1.1%
90.98
|
0.24%
409.84
|
| 1 |
11.12%
8.99
|
12.34%
8.1
|
6.85%
14.6
|
2.54%
39.45
|
0.7%
142.15
|
0.16%
640.2
|
| 2 |
3.56%
28.1
|
3.95%
25.31
|
2.19%
45.61
|
0.81%
123.27
|
0.23%
444.25
|
0.05%
2000.0
|
| 3 |
0.76%
131.72
|
0.84%
118.67
|
0.47%
213.81
|
0.17%
577.7
|
0.05%
2083.33
|
0.01%
9345.79
|
| 4 |
0.12%
823.05
|
0.13%
741.84
|
0.07%
1336.9
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
58823.53
|
| 5 |
0.02%
6451.61
|
0.02%
5780.35
|
0.01%
10416.67
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
100000.0
|
0.0%
500000.0
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.11%
·
Fair:
935.45
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 47.27% | 52.73% |
| 1.5 | 13.52% | 86.48% |
| 2.5 | 2.73% | 97.27% |
| 3.5 | 0.42% | 99.58% |
| 4.5 | 0.05% | 99.95% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 17.38% | 5.75 |
| 1 | 30.41% | 3.29 |
| 2 | 26.61% | 3.76 |
| 3 | 15.52% | 6.44 |
| 4 | 6.79% | 14.73 |
| 5+ | 3.29% | 30.40 |
|
Mehr (Über) 2.5 25.6%
Weniger (Unter) 2.5 74.4%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
20.14%
Unentschieden
33.68%
Gast Sieg
46.17%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
25.6%
Weniger (Unter) 2.5
74.4%
Beide treffen (BTTS)
Ja
31.69%
Nein
68.31%
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 | 1.06% 94.04 | 4.48% 22.32 | 94.46% 1.06 |
| -1.5 | 5.54% 18.04 | — | 94.46% 1.06 |
| -1.0 | 5.54% 18.04 | 15.57% 6.42 | 78.89% 1.27 |
| -0.5 | 21.11% 4.74 | — | 78.89% 1.27 |
| 0 (PK) | 21.11% 4.74 | 32.1% 3.12 | 46.79% 2.14 |
| +0.5 | 53.21% 1.88 | — | 46.79% 2.14 |
| +1.0 | 53.21% 1.88 | 27.0% 3.7 | 19.79% 5.05 |
| +1.5 | 80.21% 1.25 | — | 19.79% 5.05 |
| +2.0 | 80.21% 1.25 | 13.48% 7.42 | 6.31% 15.84 |
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.