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
44.52%
Faire Quote 2.25
Unentschieden
27.46%
Faire Quote 3.64
Gast Sieg
28.01%
Faire Quote 3.57
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.34% Faire Quote 8.11

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 2.25 —
Unentschieden 3.64 —
Gast Sieg 3.57 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.34% 8.11
2 1-0 10.92% 9.16
3 2-1 9.07% 11.03
4 0-1 8.39% 11.91
5 2-0 8.02% 12.46
6 0-0 7.43% 13.46
7 1-2 6.97% 14.35
8 2-2 5.12% 19.52
9 0-2 4.74% 21.09
10 3-1 4.44% 22.51
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.43%
13.46
8.39%
11.91
4.74%
21.09
1.79%
55.98
0.5%
198.18
0.11%
877.19
1
10.92%
9.16
12.34%
8.11
6.97%
14.35
2.63%
38.09
0.74%
134.83
0.17%
596.66
2
8.02%
12.46
9.07%
11.03
5.12%
19.52
1.93%
51.82
0.55%
183.42
0.12%
811.69
3
3.93%
25.43
4.44%
22.51
2.51%
39.83
0.95%
105.75
0.27%
374.39
0.06%
1655.63
4
1.45%
69.2
1.63%
61.24
0.92%
108.39
0.35%
287.77
0.1%
1018.33
0.02%
4504.5
5
0.42%
235.35
0.48%
208.29
0.27%
368.73
0.1%
978.47
0.03%
3460.21
0.01%
15384.62
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.52% · Fair: 194.06
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.01% 22.99%
1.5 43.21% 56.79%
2.5 18.37% 81.63%
3.5 6.19% 93.81%
4.5 1.72% 98.28%
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 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 44.52%
Unentschieden 27.46%
Gast Sieg 28.01%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja 52.13%
Nein 47.87%
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 8.58% 11.65 13.5% 7.41 77.92% 1.28
-1.5 22.08% 4.53 — 77.92% 1.28
-1.0 22.08% 4.53 22.87% 4.37 55.04% 1.82
-0.5 44.96% 2.22 — 55.04% 1.82
0 (PK) 44.96% 2.22 25.94% 3.86 29.1% 3.44
+0.5 70.9% 1.41 — 29.1% 3.44
+1.0 70.9% 1.41 17.58% 5.69 11.52% 8.68
+1.5 88.48% 1.13 — 11.52% 8.68
+2.0 88.48% 1.13 7.98% 12.54 3.54% 28.23

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.