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
43.58%
Faire Quote
2.29
Unentschieden
27.57%
Faire Quote
3.63
Gast Sieg
28.85%
Faire Quote
3.47
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.39%
Faire Quote 8.07
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 | 2.29 | — | |
| Unentschieden | 3.63 | — | |
| Gast Sieg | 3.47 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.39% | 8.07 |
| 2 | 1-0 | 10.77% | 9.29 |
| 3 | 2-1 | 8.98% | 11.14 |
| 4 | 0-1 | 8.54% | 11.71 |
| 5 | 2-0 | 7.81% | 12.81 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 7.12% | 14.04 |
| 8 | 2-2 | 5.16% | 19.37 |
| 9 | 0-2 | 4.91% | 20.36 |
| 10 | 3-1 | 4.34% | 23.04 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.54%
11.71
|
4.91%
20.36
|
1.88%
53.12
|
0.54%
184.74
|
0.12%
803.21
|
| 1 |
10.77%
9.29
|
12.39%
8.07
|
7.12%
14.04
|
2.73%
36.63
|
0.78%
127.42
|
0.18%
554.02
|
| 2 |
7.81%
12.81
|
8.98%
11.14
|
5.16%
19.37
|
1.98%
50.53
|
0.57%
175.75
|
0.13%
763.94
|
| 3 |
3.77%
26.5
|
4.34%
23.04
|
2.5%
40.07
|
0.96%
104.54
|
0.27%
363.64
|
0.06%
1579.78
|
| 4 |
1.37%
73.1
|
1.57%
63.56
|
0.9%
110.55
|
0.35%
288.35
|
0.1%
1003.01
|
0.02%
4366.81
|
| 5 |
0.4%
252.08
|
0.46%
219.2
|
0.26%
381.24
|
0.1%
994.04
|
0.03%
3460.21
|
0.01%
15151.52
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.5%
·
Fair:
200.08
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
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 | 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
43.58%
Unentschieden
27.57%
Gast Sieg
28.85%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
52.31%
Nein
47.69%
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 | 8.2% 12.2 | 13.16% 7.6 | 78.64% 1.27 |
| -1.5 | 21.36% 4.68 | — | 78.64% 1.27 |
| -1.0 | 21.36% 4.68 | 22.62% 4.42 | 56.02% 1.79 |
| -0.5 | 43.98% 2.27 | — | 56.02% 1.79 |
| 0 (PK) | 43.98% 2.27 | 26.04% 3.84 | 29.98% 3.34 |
| +0.5 | 70.02% 1.43 | — | 29.98% 3.34 |
| +1.0 | 70.02% 1.43 | 17.94% 5.57 | 12.04% 8.31 |
| +1.5 | 87.96% 1.14 | — | 12.04% 8.31 |
| +2.0 | 87.96% 1.14 | 8.28% 12.08 | 3.76% 26.6 |
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.