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
38.73%
Faire Quote 2.58
Unentschieden
28.96%
Faire Quote 3.45
Gast Sieg
32.31%
Faire Quote 3.09
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.97% Faire Quote 7.71

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 2.58 —
Unentschieden 3.45 —
Gast Sieg 3.09 —
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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 1-1 12.97% 7.71
2 1-0 11.18% 8.94
3 0-1 10.21% 9.79
4 0-0 8.8% 11.36
5 2-1 8.24% 12.14
6 1-2 7.52% 13.29
7 2-0 7.1% 14.09
8 0-2 5.92% 16.88
9 2-2 4.78% 20.93
10 3-1 3.49% 28.68
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.8%
11.36
10.21%
9.79
5.92%
16.88
2.29%
43.66
0.66%
150.56
0.15%
648.93
1
11.18%
8.94
12.97%
7.71
7.52%
13.29
2.91%
34.38
0.84%
118.55
0.2%
510.99
2
7.1%
14.09
8.24%
12.14
4.78%
20.93
1.85%
54.14
0.54%
186.71
0.12%
804.51
3
3.01%
33.27
3.49%
28.68
2.02%
49.45
0.78%
127.89
0.23%
441.11
0.05%
1901.14
4
0.95%
104.79
1.11%
90.34
0.64%
155.76
0.25%
402.74
0.07%
1388.89
0.02%
5988.02
5
0.24%
412.54
0.28%
355.62
0.16%
613.12
0.06%
1584.79
0.02%
5464.48
0.0%
23809.52
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.32% · Fair: 307.69
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.92% 28.08%
1.5 36.25% 63.75%
2.5 13.6% 86.4%
3.5 4.02% 95.98%
4.5 0.97% 99.03%
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 8.80% 11.36
1 21.39% 4.67
2 25.99% 3.85
3 21.05% 4.75
4 12.79% 7.82
5+ 9.97% 10.03
Mehr (Über) 2.5 43.81% Weniger (Unter) 2.5 56.19%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 38.73%
Unentschieden 28.96%
Gast Sieg 32.31%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 43.81%
Weniger (Unter) 2.5 56.19%
Beide treffen (BTTS)
Ja 49.37%
Nein 50.63%
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 5.95% 16.82 11.3% 8.85 82.76% 1.21
-1.5 17.24% 5.8 — 82.76% 1.21
-1.0 17.24% 5.8 21.71% 4.61 61.05% 1.64
-0.5 38.95% 2.57 — 61.05% 1.64
0 (PK) 38.95% 2.57 27.41% 3.65 33.64% 2.97
+0.5 66.36% 1.51 — 33.64% 2.97
+1.0 66.36% 1.51 19.83% 5.04 13.82% 7.24
+1.5 86.18% 1.16 — 13.82% 7.24
+2.0 86.18% 1.16 9.42% 10.61 4.39% 22.76

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.