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
44.99%
Faire Quote
2.22
Unentschieden
27.41%
Faire Quote
3.65
Gast Sieg
27.6%
Faire Quote
3.62
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.31%
Faire Quote 8.12
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 | 2.22 | — | |
| Unentschieden | 3.65 | — | |
| Gast Sieg | 3.62 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.31% | 8.12 |
| 2 | 1-0 | 10.99% | 9.1 |
| 3 | 2-1 | 9.11% | 10.98 |
| 4 | 0-1 | 8.32% | 12.02 |
| 5 | 2-0 | 8.13% | 12.29 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.89% | 14.5 |
| 8 | 2-2 | 5.1% | 19.6 |
| 9 | 0-2 | 4.66% | 21.47 |
| 10 | 3-1 | 4.49% | 22.25 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.32%
12.02
|
4.66%
21.47
|
1.74%
57.5
|
0.49%
205.34
|
0.11%
916.59
|
| 1 |
10.99%
9.1
|
12.31%
8.12
|
6.89%
14.5
|
2.57%
38.85
|
0.72%
138.75
|
0.16%
619.58
|
| 2 |
8.13%
12.29
|
9.11%
10.98
|
5.1%
19.6
|
1.9%
52.5
|
0.53%
187.51
|
0.12%
836.82
|
| 3 |
4.01%
24.92
|
4.49%
22.25
|
2.52%
39.73
|
0.94%
106.42
|
0.26%
380.08
|
0.06%
1697.79
|
| 4 |
1.48%
67.35
|
1.66%
60.13
|
0.93%
107.38
|
0.35%
287.6
|
0.1%
1027.75
|
0.02%
4587.16
|
| 5 |
0.44%
227.53
|
0.49%
203.17
|
0.28%
362.71
|
0.1%
971.82
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
15384.62
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.52%
·
Fair:
190.99
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
44.99%
Unentschieden
27.41%
Gast Sieg
27.60%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
52.04%
Nein
47.96%
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 | 8.78% 11.39 | 13.67% 7.31 | 77.55% 1.29 |
| -1.5 | 22.45% 4.45 | — | 77.55% 1.29 |
| -1.0 | 22.45% 4.45 | 23.0% 4.35 | 54.55% 1.83 |
| -0.5 | 45.45% 2.2 | — | 54.55% 1.83 |
| 0 (PK) | 45.45% 2.2 | 25.88% 3.86 | 28.67% 3.49 |
| +0.5 | 71.33% 1.4 | — | 28.67% 3.49 |
| +1.0 | 71.33% 1.4 | 17.4% 5.75 | 11.27% 8.88 |
| +1.5 | 88.73% 1.13 | — | 11.27% 8.88 |
| +2.0 | 88.73% 1.13 | 7.83% 12.77 | 3.44% 29.1 |
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.