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
41.24%
Faire Quote 2.42
Unentschieden
28.43%
Faire Quote 3.52
Gast Sieg
30.33%
Faire Quote 3.3
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.76% Faire Quote 7.84

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 2.42 —
Unentschieden 3.52 —
Gast Sieg 3.3 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.76% 7.84
2 1-0 11.19% 8.93
3 0-1 9.45% 10.58
4 2-1 8.61% 11.61
5 0-0 8.29% 12.06
6 2-0 7.56% 13.24
7 1-2 7.27% 13.75
8 0-2 5.39% 18.56
9 2-2 4.91% 20.37
10 3-1 3.88% 25.8
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.29%
12.06
9.45%
10.58
5.39%
18.56
2.05%
48.85
0.58%
171.38
0.13%
751.88
1
11.19%
8.93
12.76%
7.84
7.27%
13.75
2.76%
36.18
0.79%
126.95
0.18%
556.79
2
7.56%
13.24
8.61%
11.61
4.91%
20.37
1.87%
53.6
0.53%
188.08
0.12%
825.08
3
3.4%
29.41
3.88%
25.8
2.21%
45.27
0.84%
119.12
0.24%
417.89
0.05%
1831.5
4
1.15%
87.15
1.31%
76.45
0.75%
134.12
0.28%
352.98
0.08%
1239.16
0.02%
5434.78
5
0.31%
322.79
0.35%
283.13
0.2%
496.77
0.08%
1307.19
0.02%
4587.16
0.01%
20000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.38% · Fair: 260.42
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.08% 25.92%
1.5 39.08% 60.92%
2.5 15.46% 84.54%
3.5 4.82% 95.18%
4.5 1.24% 98.76%
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 8.29% 12.06
1 20.64% 4.84
2 25.70% 3.89
3 21.33% 4.69
4 13.28% 7.53
5+ 10.75% 9.30
Mehr (Über) 2.5 45.36% Weniger (Unter) 2.5 54.64%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.24%
Unentschieden 28.43%
Gast Sieg 30.33%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 45.36%
Weniger (Unter) 2.5 54.64%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.39%
Nein 49.61%
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 6.98% 14.32 12.26% 8.16 80.76% 1.24
-1.5 19.24% 5.2 — 80.76% 1.24
-1.0 19.24% 5.2 22.32% 4.48 58.44% 1.71
-0.5 41.56% 2.41 — 58.44% 1.71
0 (PK) 41.56% 2.41 26.89% 3.72 31.55% 3.17
+0.5 68.45% 1.46 — 31.55% 3.17
+1.0 68.45% 1.46 18.85% 5.31 12.7% 7.87
+1.5 87.3% 1.15 — 12.7% 7.87
+2.0 87.3% 1.15 8.74% 11.44 3.96% 25.23

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.