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
32.04%
Faire Quote 3.12
Unentschieden
30.67%
Faire Quote 3.26
Gast Sieg
37.29%
Faire Quote 2.68
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.39% Faire Quote 7.47

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 3.12 —
Unentschieden 3.26 —
Gast Sieg 2.68 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.39% 7.47
2 0-1 12.63% 7.92
3 1-0 11.75% 8.51
4 0-0 11.08% 9.03
5 1-2 7.63% 13.1
6 0-2 7.2% 13.89
7 2-1 7.1% 14.09
8 2-0 6.22% 16.06
9 2-2 4.04% 24.72
10 1-3 2.9% 34.48
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
11.08%
9.03
12.63%
7.92
7.2%
13.89
2.74%
36.55
0.78%
128.24
0.18%
562.43
1
11.75%
8.51
13.39%
7.47
7.63%
13.1
2.9%
34.48
0.83%
120.99
0.19%
530.5
2
6.22%
16.06
7.1%
14.09
4.04%
24.72
1.54%
65.06
0.44%
228.26
0.1%
1001.0
3
2.2%
45.46
2.51%
39.88
1.43%
69.97
0.54%
184.13
0.15%
645.99
0.04%
2832.86
4
0.58%
171.56
0.66%
150.49
0.38%
264.06
0.14%
694.93
0.04%
2439.02
0.01%
10638.3
5
0.12%
809.06
0.14%
709.72
0.08%
1245.33
0.03%
3278.69
0.01%
11494.25
0.0%
50000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.2% · Fair: 511.25
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 65.35% 34.65%
1.5 28.63% 71.37%
2.5 9.17% 90.83%
3.5 2.29% 97.71%
4.5 0.47% 99.53%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.02% 31.98%
1.5 31.56% 68.44%
2.5 10.78% 89.22%
3.5 2.88% 97.12%
4.5 0.63% 99.37%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 11.08% 9.03
1 24.38% 4.10
2 26.81% 3.73
3 19.66% 5.09
4 10.82% 9.25
5+ 7.25% 13.79
Mehr (Über) 2.5 37.73% Weniger (Unter) 2.5 62.27%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.04%
Unentschieden 30.67%
Gast Sieg 37.29%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 37.73%
Weniger (Unter) 2.5 62.27%
Beide treffen (BTTS)
Ja 44.45%
Nein 55.55%
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 3.87% 25.84 9.14% 10.94 86.99% 1.15
-1.5 13.01% 7.68 — 86.99% 1.15
-1.0 13.01% 7.68 20.42% 4.9 66.56% 1.5
-0.5 33.44% 2.99 — 66.56% 1.5
0 (PK) 33.44% 2.99 29.1% 3.44 37.46% 2.67
+0.5 62.54% 1.6 — 37.46% 2.67
+1.0 62.54% 1.6 21.97% 4.55 15.5% 6.45
+1.5 84.5% 1.18 — 15.5% 6.45
+2.0 84.5% 1.18 10.58% 9.46 4.92% 20.32

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.