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
30.13%
Faire Quote
3.32
Unentschieden
31.43%
Faire Quote
3.18
Gast Sieg
38.43%
Faire Quote
2.6
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.72%
Faire Quote 7.29
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 | 3.32 | — | |
| Unentschieden | 3.18 | — | |
| Gast Sieg | 2.6 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.72% | 7.29 |
| 2 | 1-1 | 13.44% | 7.44 |
| 3 | 0-0 | 12.25% | 8.17 |
| 4 | 1-0 | 12.0% | 8.33 |
| 5 | 0-2 | 7.68% | 13.02 |
| 6 | 1-2 | 7.53% | 13.29 |
| 7 | 2-1 | 6.59% | 15.18 |
| 8 | 2-0 | 5.88% | 17.01 |
| 9 | 2-2 | 3.69% | 27.11 |
| 10 | 0-3 | 2.87% | 34.87 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.25%
8.17
|
13.72%
7.29
|
7.68%
13.02
|
2.87%
34.87
|
0.8%
124.55
|
0.18%
556.17
|
| 1 |
12.0%
8.33
|
13.44%
7.44
|
7.53%
13.29
|
2.81%
35.59
|
0.79%
127.1
|
0.18%
567.54
|
| 2 |
5.88%
17.01
|
6.59%
15.18
|
3.69%
27.11
|
1.38%
72.63
|
0.39%
259.4
|
0.09%
1157.41
|
| 3 |
1.92%
52.06
|
2.15%
46.48
|
1.2%
83.0
|
0.45%
222.32
|
0.13%
794.28
|
0.03%
3546.1
|
| 4 |
0.47%
212.49
|
0.53%
189.72
|
0.3%
338.75
|
0.11%
907.44
|
0.03%
3236.25
|
0.01%
14492.75
|
| 5 |
0.09%
1084.6
|
0.1%
968.05
|
0.06%
1727.12
|
0.02%
4629.63
|
0.01%
16666.67
|
0.0%
71428.57
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.16%
·
Fair:
626.57
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.37% | 32.63% |
| 1.5 | 30.83% | 69.17% |
| 2.5 | 10.36% | 89.64% |
| 3.5 | 2.72% | 97.28% |
| 4.5 | 0.59% | 99.41% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 12.25% | 8.17 |
| 1 | 25.72% | 3.89 |
| 2 | 27.00% | 3.70 |
| 3 | 18.90% | 5.29 |
| 4 | 9.92% | 10.08 |
| 5+ | 6.21% | 16.10 |
|
Mehr (Über) 2.5 35.04%
Weniger (Unter) 2.5 64.96%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
30.13%
Unentschieden
31.43%
Gast Sieg
38.43%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
35.04%
Weniger (Unter) 2.5
64.96%
Beide treffen (BTTS)
Ja
42.09%
Nein
57.91%
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 | 3.22% 31.01 | 8.35% 11.98 | 88.43% 1.13 |
| -1.5 | 11.57% 8.64 | — | 88.43% 1.13 |
| -1.0 | 11.57% 8.64 | 19.91% 5.02 | 68.52% 1.46 |
| -0.5 | 31.48% 3.18 | — | 68.52% 1.46 |
| 0 (PK) | 31.48% 3.18 | 29.86% 3.35 | 38.66% 2.59 |
| +0.5 | 61.34% 1.63 | — | 38.66% 2.59 |
| +1.0 | 61.34% 1.63 | 22.75% 4.4 | 15.91% 6.29 |
| +1.5 | 84.09% 1.19 | — | 15.91% 6.29 |
| +2.0 | 84.09% 1.19 | 10.91% 9.17 | 5.0% 19.98 |
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.