Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
39.73%
Faire Quote 2.52
Unentschieden
28.78%
Faire Quote 3.47
Gast Sieg
31.49%
Faire Quote 3.18
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.9% Faire Quote 7.75

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 2.52 —
Unentschieden 3.47 —
Gast Sieg 3.18 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.9% 7.75
2 1-0 11.22% 8.91
3 0-1 9.92% 10.08
4 0-0 8.63% 11.59
5 2-1 8.39% 11.93
6 1-2 7.42% 13.48
7 2-0 7.29% 13.71
8 0-2 5.71% 17.52
9 2-2 4.82% 20.74
10 3-1 3.63% 27.52
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.63%
11.59
9.92%
10.08
5.71%
17.52
2.19%
45.72
0.63%
159.01
0.14%
691.56
1
11.22%
8.91
12.9%
7.75
7.42%
13.48
2.84%
35.17
0.82%
122.32
0.19%
531.91
2
7.29%
13.71
8.39%
11.93
4.82%
20.74
1.85%
54.1
0.53%
188.18
0.12%
818.33
3
3.16%
31.65
3.63%
27.52
2.09%
47.86
0.8%
124.86
0.23%
434.22
0.05%
1886.79
4
1.03%
97.38
1.18%
84.67
0.68%
147.25
0.26%
384.17
0.07%
1336.9
0.02%
5813.95
5
0.27%
374.53
0.31%
325.63
0.18%
566.25
0.07%
1477.1
0.02%
5128.21
0.0%
22222.22
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.34% · Fair: 291.04
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 72.75% 27.25%
1.5 37.32% 62.68%
2.5 14.29% 85.71%
3.5 4.31% 95.69%
4.5 1.07% 98.93%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 8.63% 11.59
1 21.14% 4.73
2 25.90% 3.86
3 21.15% 4.73
4 12.95% 7.72
5+ 10.22% 9.78
Mehr (Über) 2.5 44.33% Weniger (Unter) 2.5 55.67%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.73%
Unentschieden 28.78%
Gast Sieg 31.49%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 44.33%
Weniger (Unter) 2.5 55.67%
Beide treffen (BTTS)
Ja 49.71%
Nein 50.29%
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 6.34% 15.78 11.68% 8.56 81.99% 1.22
-1.5 18.01% 5.55 — 81.99% 1.22
-1.0 18.01% 5.55 21.97% 4.55 60.01% 1.67
-0.5 39.99% 2.5 — 60.01% 1.67
0 (PK) 39.99% 2.5 27.23% 3.67 32.78% 3.05
+0.5 67.22% 1.49 — 32.78% 3.05
+1.0 67.22% 1.49 19.44% 5.14 13.34% 7.49
+1.5 86.66% 1.15 — 13.34% 7.49
+2.0 86.66% 1.15 9.14% 10.94 4.21% 23.78

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.