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
33.64%
Faire Quote 2.97
Unentschieden
30.39%
Faire Quote 3.29
Gast Sieg
35.98%
Faire Quote 2.78
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 2.97 —
Unentschieden 3.29 —
Gast Sieg 2.78 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.35% 7.49
2 0-1 12.03% 8.31
3 1-0 11.82% 8.46
4 0-0 10.65% 9.39
5 1-2 7.54% 13.25
6 2-1 7.41% 13.49
7 0-2 6.8% 14.71
8 2-0 6.56% 15.25
9 2-2 4.19% 23.88
10 1-3 2.84% 35.19
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.65%
9.39
12.03%
8.31
6.8%
14.71
2.56%
39.06
0.72%
138.27
0.16%
611.62
1
11.82%
8.46
13.35%
7.49
7.54%
13.25
2.84%
35.19
0.8%
124.56
0.18%
551.27
2
6.56%
15.25
7.41%
13.49
4.19%
23.88
1.58%
63.4
0.45%
224.42
0.1%
993.05
3
2.43%
41.21
2.74%
36.47
1.55%
64.55
0.58%
171.35
0.16%
606.43
0.04%
2680.97
4
0.67%
148.5
0.76%
131.42
0.43%
232.61
0.16%
617.67
0.05%
2188.18
0.01%
9708.74
5
0.15%
668.9
0.17%
592.07
0.1%
1048.22
0.04%
2785.52
0.01%
9803.92
0.0%
43478.26
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.21% · Fair: 471.7
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 67.04% 32.96%
1.5 30.46% 69.54%
2.5 10.16% 89.84%
3.5 2.65% 97.35%
4.5 0.56% 99.44%
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 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% 13.00
Mehr (Über) 2.5 38.8% Weniger (Unter) 2.5 61.2%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.64%
Unentschieden 30.39%
Gast Sieg 35.98%
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 4.37% 22.86 9.77% 10.24 85.86% 1.16
-1.5 14.14% 7.07 — 85.86% 1.16
-1.0 14.14% 7.07 20.95% 4.77 64.91% 1.54
-0.5 35.09% 2.85 — 64.91% 1.54
0 (PK) 35.09% 2.85 28.82% 3.47 36.09% 2.77
+0.5 63.91% 1.56 — 36.09% 2.77
+1.0 63.91% 1.56 21.33% 4.69 14.76% 6.77
+1.5 85.24% 1.17 — 14.76% 6.77
+2.0 85.24% 1.17 10.12% 9.88 4.64% 21.55

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.