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
49.86%
Faire Quote 2.01
Unentschieden
25.56%
Faire Quote 3.91
Gast Sieg
24.57%
Faire Quote 4.07
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.38% Faire Quote 8.79

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 2.01 —
Unentschieden 3.91 —
Gast Sieg 4.07 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.38% 8.79
2 1-0 10.07% 9.93
3 2-1 9.62% 10.4
4 2-0 8.51% 11.75
5 0-1 6.74% 14.85
6 1-2 6.43% 15.55
7 0-0 5.96% 16.78
8 2-2 5.43% 18.4
9 3-1 5.42% 18.46
10 3-0 4.8% 20.85
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.96%
16.78
6.74%
14.85
3.81%
26.28
1.43%
69.76
0.4%
246.97
0.09%
1092.9
1
10.07%
9.93
11.38%
8.79
6.43%
15.55
2.42%
41.28
0.68%
146.11
0.15%
646.41
2
8.51%
11.75
9.62%
10.4
5.43%
18.4
2.05%
48.85
0.58%
172.92
0.13%
765.11
3
4.8%
20.85
5.42%
18.46
3.06%
32.66
1.15%
86.72
0.33%
306.94
0.07%
1358.7
4
2.03%
49.36
2.29%
43.68
1.29%
77.31
0.49%
205.25
0.14%
726.74
0.03%
3215.43
5
0.68%
146.03
0.77%
129.23
0.44%
228.73
0.16%
607.16
0.05%
2150.54
0.01%
9523.81
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.89% · Fair: 112.55
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.55% 18.45%
1.5 50.36% 49.64%
2.5 24.01% 75.99%
3.5 9.17% 90.83%
4.5 2.9% 97.1%
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 5.96% 16.78
1 16.81% 5.95
2 23.70% 4.22
3 22.28% 4.49
4 15.71% 6.37
5+ 15.54% 6.43
Mehr (Über) 2.5 53.53% Weniger (Unter) 2.5 46.47%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 49.86%
Unentschieden 25.56%
Gast Sieg 24.57%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 53.53%
Weniger (Unter) 2.5 46.47%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.21%
Nein 44.79%
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 11.77% 8.5 15.4% 6.49 72.83% 1.37
-1.5 27.17% 3.68 — 72.83% 1.37
-1.0 27.17% 3.68 23.29% 4.29 49.54% 2.02
-0.5 50.46% 1.98 — 49.54% 2.02
0 (PK) 50.46% 1.98 24.08% 4.15 25.46% 3.93
+0.5 74.54% 1.34 — 25.46% 3.93
+1.0 74.54% 1.34 15.57% 6.42 9.89% 10.11
+1.5 90.11% 1.11 — 9.89% 10.11
+2.0 90.11% 1.11 6.89% 14.52 3.0% 33.32

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.