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
34.59%
Faire Quote
2.89
Unentschieden
30.81%
Faire Quote
3.25
Gast Sieg
34.59%
Faire Quote
2.89
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.35%
Faire Quote 7.49
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 | 2.89 | — | |
| Unentschieden | 3.25 | — | |
| Gast Sieg | 2.89 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.35% | 7.49 |
| 2 | 0-1 | 11.92% | 8.39 |
| 3 | 1-0 | 11.92% | 8.39 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 1-2 | 7.48% | 13.37 |
| 6 | 2-1 | 7.48% | 13.37 |
| 7 | 0-2 | 6.68% | 14.98 |
| 8 | 2-0 | 6.68% | 14.98 |
| 9 | 2-2 | 4.19% | 23.88 |
| 10 | 1-3 | 2.79% | 35.82 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
11.92%
8.39
|
6.68%
14.98
|
2.49%
40.12
|
0.7%
143.27
|
0.16%
639.8
|
| 1 |
11.92%
8.39
|
13.35%
7.49
|
7.48%
13.37
|
2.79%
35.82
|
0.78%
127.93
|
0.18%
571.1
|
| 2 |
6.68%
14.98
|
7.48%
13.37
|
4.19%
23.88
|
1.56%
63.96
|
0.44%
228.41
|
0.1%
1019.37
|
| 3 |
2.49%
40.12
|
2.79%
35.82
|
1.56%
63.96
|
0.58%
171.32
|
0.16%
612.0
|
0.04%
2732.24
|
| 4 |
0.7%
143.27
|
0.78%
127.93
|
0.44%
228.41
|
0.16%
612.0
|
0.05%
2183.41
|
0.01%
9708.74
|
| 5 |
0.16%
639.8
|
0.18%
571.1
|
0.1%
1019.37
|
0.04%
2732.24
|
0.01%
9708.74
|
0.0%
43478.26
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.21%
·
Fair:
472.59
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| 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% |
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 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
Mehr (Über) 2.5 38.8%
Weniger (Unter) 2.5 61.2%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
34.59%
Unentschieden
30.81%
Gast Sieg
34.59%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
38.8%
Weniger (Unter) 2.5
61.2%
Beide treffen (BTTS)
Ja
45.39%
Nein
54.61%
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 | 4.51% 22.19 | 9.95% 10.05 | 85.55% 1.17 |
| -1.5 | 14.45% 6.92 | — | 85.55% 1.17 |
| -1.0 | 14.45% 6.92 | 21.14% 4.73 | 64.41% 1.55 |
| -0.5 | 35.59% 2.81 | — | 64.41% 1.55 |
| 0 (PK) | 35.59% 2.81 | 28.82% 3.47 | 35.59% 2.81 |
| +0.5 | 64.41% 1.55 | — | 35.59% 2.81 |
| +1.0 | 64.41% 1.55 | 21.14% 4.73 | 14.45% 6.92 |
| +1.5 | 85.55% 1.17 | — | 14.45% 6.92 |
| +2.0 | 85.55% 1.17 | 9.95% 10.05 | 4.51% 22.19 |
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.