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
29.68%
Faire Quote 3.37
Unentschieden
30.97%
Faire Quote 3.23
Gast Sieg
39.35%
Faire Quote 2.54
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.51% Faire Quote 7.4

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 3.37 —
Unentschieden 3.23 —
Gast Sieg 2.54 —
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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 0-1 13.51% 7.4
2 1-1 13.38% 7.48
3 0-0 11.65% 8.58
4 1-0 11.53% 8.67
5 0-2 7.84% 12.76
6 1-2 7.76% 12.89
7 2-1 6.62% 15.1
8 2-0 5.71% 17.52
9 2-2 3.84% 26.04
10 0-3 3.03% 33.0
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
11.65%
8.58
13.51%
7.4
7.84%
12.76
3.03%
33.0
0.88%
113.79
0.2%
490.44
1
11.53%
8.67
13.38%
7.48
7.76%
12.89
3.0%
33.33
0.87%
114.94
0.2%
495.54
2
5.71%
17.52
6.62%
15.1
3.84%
26.04
1.49%
67.34
0.43%
232.18
0.1%
1001.0
3
1.88%
53.09
2.19%
45.76
1.27%
78.9
0.49%
204.04
0.14%
703.73
0.03%
3030.3
4
0.47%
214.5
0.54%
184.91
0.31%
318.78
0.12%
824.4
0.04%
2840.91
0.01%
12195.12
5
0.09%
1083.42
0.11%
933.71
0.06%
1610.31
0.02%
4166.67
0.01%
14285.71
0.0%
62500.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.18% · Fair: 546.45
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 62.84% 37.16%
1.5 26.06% 73.94%
2.5 7.85% 92.15%
3.5 1.84% 98.16%
4.5 0.35% 99.65%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.65% 31.35%
1.5 32.29% 67.71%
2.5 11.2% 88.8%
3.5 3.04% 96.96%
4.5 0.68% 99.32%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 11.65% 8.58
1 25.04% 3.99
2 26.92% 3.71
3 19.29% 5.18
4 10.37% 9.64
5+ 6.72% 14.88
Mehr (Über) 2.5 36.39% Weniger (Unter) 2.5 63.61%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 29.68%
Unentschieden 30.97%
Gast Sieg 39.35%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 36.39%
Weniger (Unter) 2.5 63.61%
Beide treffen (BTTS)
Ja 43.14%
Nein 56.86%
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 3.21% 31.18 8.23% 12.15 88.56% 1.13
-1.5 11.44% 8.74 — 88.56% 1.13
-1.0 11.44% 8.74 19.55% 5.12 69.01% 1.45
-0.5 30.99% 3.23 — 69.01% 1.45
0 (PK) 30.99% 3.23 29.39% 3.4 39.62% 2.52
+0.5 60.38% 1.66 — 39.62% 2.52
+1.0 60.38% 1.66 22.91% 4.37 16.71% 5.98
+1.5 83.29% 1.2 — 16.71% 5.98
+2.0 83.29% 1.2 11.3% 8.85 5.41% 18.49

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.