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
24.68%
Faire Quote 4.05
Unentschieden
32.5%
Faire Quote 3.08
Gast Sieg
42.82%
Faire Quote 2.34
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 16.4% Faire Quote 6.1

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 4.05 —
Unentschieden 3.08 —
Gast Sieg 2.34 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 16.4% 6.1
2 0-0 14.51% 6.89
3 1-1 13.12% 7.62
4 1-0 11.61% 8.61
5 0-2 9.27% 10.79
6 1-2 7.41% 13.49
7 2-1 5.25% 19.05
8 2-0 4.64% 21.53
9 0-3 3.49% 28.65
10 2-2 2.97% 33.72
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
14.51%
6.89
16.4%
6.1
9.27%
10.79
3.49%
28.65
0.99%
101.41
0.22%
448.63
1
11.61%
8.61
13.12%
7.62
7.41%
13.49
2.79%
35.81
0.79%
126.76
0.18%
560.85
2
4.64%
21.53
5.25%
19.05
2.97%
33.72
1.12%
89.53
0.32%
316.96
0.07%
1402.52
3
1.24%
80.74
1.4%
71.45
0.79%
126.45
0.3%
335.68
0.08%
1189.06
0.02%
5263.16
4
0.25%
403.71
0.28%
357.27
0.16%
632.11
0.06%
1677.85
0.02%
5952.38
0.0%
26315.79
5
0.04%
2525.25
0.04%
2232.14
0.03%
3952.57
0.01%
10526.32
0.0%
37037.04
0.0%
166666.67
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.13% · Fair: 773.4
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 55.07% 44.93%
1.5 19.12% 80.88%
2.5 4.74% 95.26%
3.5 0.91% 99.09%
4.5 0.14% 99.86%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 67.7% 32.3%
1.5 31.19% 68.81%
2.5 10.57% 89.43%
3.5 2.8% 97.2%
4.5 0.61% 99.39%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 14.51% 6.89
1 28.01% 3.57
2 27.03% 3.70
3 17.39% 5.75
4 8.39% 11.92
5+ 4.66% 21.48
Mehr (Über) 2.5 30.44% Weniger (Unter) 2.5 69.56%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 24.68%
Unentschieden 32.50%
Gast Sieg 42.82%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 30.44%
Weniger (Unter) 2.5 69.56%
Beide treffen (BTTS)
Ja 37.28%
Nein 62.72%
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 1.89% 52.8 6.21% 16.1 91.89% 1.09
-1.5 8.11% 12.34 — 91.89% 1.09
-1.0 8.11% 12.34 17.71% 5.65 74.18% 1.35
-0.5 25.82% 3.87 — 74.18% 1.35
0 (PK) 25.82% 3.87 30.92% 3.23 43.26% 2.31
+0.5 56.74% 1.76 — 43.26% 2.31
+1.0 56.74% 1.76 25.02% 4.0 18.24% 5.48
+1.5 81.76% 1.22 — 18.24% 5.48
+2.0 81.76% 1.22 12.39% 8.07 5.85% 17.1

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
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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.