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
42.27%
Faire Quote 2.37
Unentschieden
28.1%
Faire Quote 3.56
Gast Sieg
29.63%
Faire Quote 3.38
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.62% Faire Quote 7.92

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 2.37 —
Unentschieden 3.56 —
Gast Sieg 3.38 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.62% 7.92
2 1-0 11.07% 9.03
3 0-1 9.08% 11.01
4 2-1 8.77% 11.4
5 0-0 7.97% 12.55
6 2-0 7.7% 12.99
7 1-2 7.2% 13.9
8 0-2 5.18% 19.32
9 2-2 5.0% 20.0
10 3-1 4.06% 24.6
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.97%
12.55
9.08%
11.01
5.18%
19.32
1.97%
50.84
0.56%
178.38
0.13%
782.47
1
11.07%
9.03
12.62%
7.92
7.2%
13.9
2.73%
36.58
0.78%
128.34
0.18%
562.75
2
7.7%
12.99
8.77%
11.4
5.0%
20.0
1.9%
52.63
0.54%
184.64
0.12%
809.72
3
3.57%
28.05
4.06%
24.6
2.32%
43.16
0.88%
113.58
0.25%
398.57
0.06%
1748.25
4
1.24%
80.71
1.41%
70.8
0.81%
124.21
0.31%
326.9
0.09%
1146.79
0.02%
5025.13
5
0.34%
290.28
0.39%
254.65
0.22%
446.83
0.09%
1175.09
0.02%
4132.23
0.01%
18181.82
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.42% · Fair: 235.4
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.09% 24.91%
1.5 40.47% 59.53%
2.5 16.41% 83.59%
3.5 5.26% 94.74%
4.5 1.39% 98.61%
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 7.97% 12.55
1 20.15% 4.96
2 25.49% 3.92
3 21.50% 4.65
4 13.60% 7.35
5+ 11.29% 8.86
Mehr (Über) 2.5 46.39% Weniger (Unter) 2.5 53.61%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 42.27%
Unentschieden 28.10%
Gast Sieg 29.63%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 46.39%
Weniger (Unter) 2.5 53.61%
Beide treffen (BTTS)
Ja 51.08%
Nein 48.92%
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 7.48% 13.37 12.66% 7.9 79.86% 1.25
-1.5 20.14% 4.97 — 79.86% 1.25
-1.0 20.14% 4.97 22.49% 4.45 57.37% 1.74
-0.5 42.63% 2.35 — 57.37% 1.74
0 (PK) 42.63% 2.35 26.56% 3.76 30.81% 3.25
+0.5 69.19% 1.45 — 30.81% 3.25
+1.0 69.19% 1.45 18.45% 5.42 12.36% 8.09
+1.5 87.64% 1.14 — 12.36% 8.09
+2.0 87.64% 1.14 8.51% 11.75 3.85% 26.0

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.