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
51.71%
Faire Quote 1.93
Unentschieden
25.04%
Faire Quote 3.99
Gast Sieg
23.25%
Faire Quote 4.3
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.12% Faire Quote 8.99

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 1.93 —
Unentschieden 3.99 —
Gast Sieg 4.3 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.12% 8.99
2 1-0 10.02% 9.98
3 2-1 9.73% 10.27
4 2-0 8.77% 11.4
5 0-1 6.36% 15.73
6 1-2 6.17% 16.2
7 0-0 5.73% 17.46
8 3-1 5.68% 17.61
9 2-2 5.4% 18.51
10 3-0 5.12% 19.55
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.73%
17.46
6.36%
15.73
3.53%
28.34
1.31%
76.6
0.36%
276.09
0.08%
1243.78
1
10.02%
9.98
11.12%
8.99
6.17%
16.2
2.28%
43.78
0.63%
157.75
0.14%
710.73
2
8.77%
11.4
9.73%
10.27
5.4%
18.51
2.0%
50.03
0.55%
180.28
0.12%
812.35
3
5.12%
19.55
5.68%
17.61
3.15%
31.73
1.17%
85.76
0.32%
309.02
0.07%
1392.76
4
2.24%
44.68
2.48%
40.25
1.38%
72.53
0.51%
196.04
0.14%
706.21
0.03%
3184.71
5
0.78%
127.67
0.87%
115.01
0.48%
207.21
0.18%
560.22
0.05%
2020.2
0.01%
9090.91
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.01% · Fair: 98.66
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.62% 17.38%
1.5 52.21% 47.79%
2.5 25.6% 74.4%
3.5 10.08% 89.92%
4.5 3.29% 96.71%
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 5.73% 17.46
1 16.38% 6.11
2 23.42% 4.27
3 22.33% 4.48
4 15.97% 6.26
5+ 16.18% 6.18
Mehr (Über) 2.5 54.47% Weniger (Unter) 2.5 45.53%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 51.71%
Unentschieden 25.04%
Gast Sieg 23.25%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 54.47%
Weniger (Unter) 2.5 45.53%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.39%
Nein 44.61%
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 12.87% 7.77 16.02% 6.24 71.11% 1.41
-1.5 28.89% 3.46 — 71.11% 1.41
-1.0 28.89% 3.46 23.47% 4.26 47.64% 2.1
-0.5 52.36% 1.91 — 47.64% 2.1
0 (PK) 52.36% 1.91 23.57% 4.24 24.07% 4.15
+0.5 75.93% 1.32 — 24.07% 4.15
+1.0 75.93% 1.32 14.89% 6.72 9.18% 10.89
+1.5 90.82% 1.1 — 9.18% 10.89
+2.0 90.82% 1.1 6.45% 15.52 2.74% 36.52

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.