Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
51.25%
Faire Quote 1.95
Unentschieden
25.22%
Faire Quote 3.96
Gast Sieg
23.53%
Faire Quote 4.25
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.22% Faire Quote 8.91

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 1.95 —
Unentschieden 3.96 —
Gast Sieg 4.25 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.22% 8.91
2 1-0 10.11% 9.89
3 2-1 9.7% 10.3
4 2-0 8.74% 11.44
5 0-1 6.49% 15.42
6 1-2 6.23% 16.06
7 0-0 5.84% 17.12
8 3-1 5.6% 17.87
9 2-2 5.39% 18.57
10 3-0 5.04% 19.83
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.84%
17.12
6.49%
15.42
3.6%
27.78
1.33%
75.09
0.37%
270.56
0.08%
1219.51
1
10.11%
9.89
11.22%
8.91
6.23%
16.06
2.3%
43.4
0.64%
156.42
0.14%
704.72
2
8.74%
11.44
9.7%
10.3
5.39%
18.57
1.99%
50.18
0.55%
180.83
0.12%
814.33
3
5.04%
19.83
5.6%
17.87
3.11%
32.2
1.15%
87.02
0.32%
313.58
0.07%
1412.43
4
2.18%
45.86
2.42%
41.31
1.34%
74.44
0.5%
201.21
0.14%
725.16
0.03%
3267.97
5
0.75%
132.54
0.84%
119.4
0.46%
215.15
0.17%
581.4
0.05%
2096.44
0.01%
9433.96
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.97% · Fair: 103.4
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.27% 17.73%
1.5 51.6% 48.4%
2.5 25.07% 74.93%
3.5 9.77% 90.23%
4.5 3.16% 96.84%
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 5.84% 17.12
1 16.59% 6.03
2 23.56% 4.24
3 22.31% 4.48
4 15.84% 6.31
5+ 15.86% 6.31
Mehr (Über) 2.5 54.0% Weniger (Unter) 2.5 46.0%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 51.25%
Unentschieden 25.22%
Gast Sieg 23.53%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 54.0%
Weniger (Unter) 2.5 46.0%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.16%
Nein 44.84%
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 12.55% 7.97 15.87% 6.3 71.58% 1.4
-1.5 28.42% 3.52 — 71.58% 1.4
-1.0 28.42% 3.52 23.47% 4.26 48.12% 2.08
-0.5 51.88% 1.93 — 48.12% 2.08
0 (PK) 51.88% 1.93 23.75% 4.21 24.37% 4.1
+0.5 75.63% 1.32 — 24.37% 4.1
+1.0 75.63% 1.32 15.06% 6.64 9.31% 10.74
+1.5 90.69% 1.1 — 9.31% 10.74
+2.0 90.69% 1.1 6.53% 15.31 2.78% 35.97

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.