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
48.43%
Faire Quote 2.06
Unentschieden
26.19%
Faire Quote 3.82
Gast Sieg
25.39%
Faire Quote 3.94
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.72% Faire Quote 8.54

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 2.06 —
Unentschieden 3.82 —
Gast Sieg 3.94 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.72% 8.54
2 1-0 10.46% 9.56
3 2-1 9.49% 10.54
4 2-0 8.47% 11.8
5 0-1 7.23% 13.83
6 1-2 6.56% 15.24
7 0-0 6.46% 15.49
8 2-2 5.31% 18.82
9 3-1 5.12% 19.51
10 3-0 4.58% 21.86
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.46%
15.49
7.23%
13.83
4.05%
24.69
1.51%
66.14
0.42%
236.24
0.09%
1054.85
1
10.46%
9.56
11.72%
8.54
6.56%
15.24
2.45%
40.83
0.69%
145.82
0.15%
651.04
2
8.47%
11.8
9.49%
10.54
5.31%
18.82
1.98%
50.4
0.56%
180.02
0.12%
803.86
3
4.58%
21.86
5.12%
19.51
2.87%
34.85
1.07%
93.34
0.3%
333.33
0.07%
1488.1
4
1.85%
53.97
2.08%
48.18
1.16%
86.04
0.43%
230.47
0.12%
823.05
0.03%
3676.47
5
0.6%
166.56
0.67%
148.72
0.38%
265.53
0.14%
711.24
0.04%
2538.07
0.01%
11363.64
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.75% · Fair: 134.16
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.21% 19.79%
1.5 48.15% 51.85%
2.5 22.18% 77.82%
3.5 8.16% 91.84%
4.5 2.48% 97.52%
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 6.46% 15.49
1 17.69% 5.65
2 24.24% 4.13
3 22.14% 4.52
4 15.16% 6.59
5+ 14.31% 6.99
Mehr (Über) 2.5 51.61% Weniger (Unter) 2.5 48.39%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 48.43%
Unentschieden 26.19%
Gast Sieg 25.39%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 51.61%
Weniger (Unter) 2.5 48.39%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.04%
Nein 45.96%
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 10.78% 9.28 14.91% 6.71 74.31% 1.35
-1.5 25.69% 3.89 — 74.31% 1.35
-1.0 25.69% 3.89 23.3% 4.29 51.01% 1.96
-0.5 48.99% 2.04 — 51.01% 1.96
0 (PK) 48.99% 2.04 24.69% 4.05 26.33% 3.8
+0.5 73.67% 1.36 — 26.33% 3.8
+1.0 73.67% 1.36 16.11% 6.21 10.22% 9.79
+1.5 89.78% 1.11 — 10.22% 9.79
+2.0 89.78% 1.11 7.13% 14.03 3.09% 32.34

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.