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
44.05%
Faire Quote
2.27
Unentschieden
27.52%
Faire Quote
3.63
Gast Sieg
28.43%
Faire Quote
3.52
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.36%
Faire Quote 8.09
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 | 2.27 | — | |
| Unentschieden | 3.63 | — | |
| Gast Sieg | 3.52 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.36% | 8.09 |
| 2 | 1-0 | 10.84% | 9.22 |
| 3 | 2-1 | 9.02% | 11.08 |
| 4 | 0-1 | 8.47% | 11.81 |
| 5 | 2-0 | 7.92% | 12.63 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 7.05% | 14.19 |
| 8 | 2-2 | 5.14% | 19.44 |
| 9 | 0-2 | 4.83% | 20.72 |
| 10 | 3-1 | 4.39% | 22.77 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.47%
11.81
|
4.83%
20.72
|
1.83%
54.53
|
0.52%
191.31
|
0.12%
838.93
|
| 1 |
10.84%
9.22
|
12.36%
8.09
|
7.05%
14.19
|
2.68%
37.35
|
0.76%
131.04
|
0.17%
574.71
|
| 2 |
7.92%
12.63
|
9.02%
11.08
|
5.14%
19.44
|
1.95%
51.16
|
0.56%
179.5
|
0.13%
787.4
|
| 3 |
3.85%
25.96
|
4.39%
22.77
|
2.5%
39.95
|
0.95%
105.12
|
0.27%
368.87
|
0.06%
1618.12
|
| 4 |
1.41%
71.11
|
1.6%
62.38
|
0.91%
109.45
|
0.35%
288.02
|
0.1%
1010.1
|
0.02%
4424.78
|
| 5 |
0.41%
243.55
|
0.47%
213.63
|
0.27%
374.81
|
0.1%
986.19
|
0.03%
3460.21
|
0.01%
15151.52
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.51%
·
Fair:
197.2
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 7.43% | 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
44.05%
Unentschieden
27.52%
Gast Sieg
28.43%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
52.22%
Nein
47.78%
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 | 8.39% 11.92 | 13.33% 7.5 | 78.28% 1.28 |
| -1.5 | 21.72% 4.6 | — | 78.28% 1.28 |
| -1.0 | 21.72% 4.6 | 22.75% 4.4 | 55.53% 1.8 |
| -0.5 | 44.47% 2.25 | — | 55.53% 1.8 |
| 0 (PK) | 44.47% 2.25 | 25.99% 3.85 | 29.54% 3.39 |
| +0.5 | 70.46% 1.42 | — | 29.54% 3.39 |
| +1.0 | 70.46% 1.42 | 17.76% 5.63 | 11.78% 8.49 |
| +1.5 | 88.22% 1.13 | — | 11.78% 8.49 |
| +2.0 | 88.22% 1.13 | 8.13% 12.3 | 3.65% 27.4 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.