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
58.95%
Faire Quote
1.7
Unentschieden
21.68%
Faire Quote
4.61
Gast Sieg
19.37%
Faire Quote
5.16
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.78%
Faire Quote 10.23
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 | 1.7 | — | |
| Unentschieden | 4.61 | — | |
| Gast Sieg | 5.16 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.78% | 10.23 |
| 2 | 1-1 | 9.09% | 11.0 |
| 3 | 2-0 | 8.36% | 11.97 |
| 4 | 1-0 | 7.77% | 12.87 |
| 5 | 3-1 | 7.01% | 14.27 |
| 6 | 3-0 | 5.99% | 16.7 |
| 7 | 2-2 | 5.72% | 17.48 |
| 8 | 1-2 | 5.32% | 18.8 |
| 9 | 0-1 | 4.23% | 23.64 |
| 10 | 3-2 | 4.1% | 24.4 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.62%
27.66
|
4.23%
23.64
|
2.47%
40.41
|
0.97%
103.62
|
0.28%
354.23
|
0.07%
1512.86
|
| 1 |
7.77%
12.87
|
9.09%
11.0
|
5.32%
18.8
|
2.07%
48.2
|
0.61%
164.77
|
0.14%
704.23
|
| 2 |
8.36%
11.97
|
9.78%
10.23
|
5.72%
17.48
|
2.23%
44.83
|
0.65%
153.28
|
0.15%
654.88
|
| 3 |
5.99%
16.7
|
7.01%
14.27
|
4.1%
24.4
|
1.6%
62.56
|
0.47%
213.86
|
0.11%
914.08
|
| 4 |
3.22%
31.07
|
3.77%
26.55
|
2.2%
45.39
|
0.86%
116.39
|
0.25%
397.93
|
0.06%
1700.68
|
| 5 |
1.38%
72.25
|
1.62%
61.75
|
0.95%
105.56
|
0.37%
270.64
|
0.11%
925.07
|
0.03%
3952.57
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
2.39%
·
Fair:
41.88
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.35% | 11.65% |
| 1.5 | 63.31% | 36.69% |
| 2.5 | 36.38% | 63.61% |
| 3.5 | 17.09% | 82.91% |
| 4.5 | 6.72% | 93.28% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 3.62% | 27.66 |
| 1 | 12.00% | 8.33 |
| 2 | 19.92% | 5.02 |
| 3 | 22.05% | 4.54 |
| 4 | 18.30% | 5.46 |
| 5+ | 24.10% | 4.15 |
|
Mehr (Über) 2.5 64.46%
Weniger (Unter) 2.5 35.54%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
58.95%
Unentschieden
21.68%
Gast Sieg
19.37%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
64.46%
Weniger (Unter) 2.5
35.54%
Beide treffen (BTTS)
Ja
60.93%
Nein
39.07%
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 | 19.13% 5.23 | 17.98% 5.56 | 62.89% 1.59 |
| -1.5 | 37.11% 2.7 | — | 62.89% 1.59 |
| -1.0 | 37.11% 2.7 | 22.62% 4.42 | 40.27% 2.48 |
| -0.5 | 59.73% 1.67 | — | 40.27% 2.48 |
| 0 (PK) | 59.73% 1.67 | 20.31% 4.92 | 19.96% 5.01 |
| +0.5 | 80.04% 1.25 | — | 19.96% 5.01 |
| +1.0 | 80.04% 1.25 | 12.31% 8.12 | 7.65% 13.07 |
| +1.5 | 92.35% 1.08 | — | 7.65% 13.07 |
| +2.0 | 92.35% 1.08 | 5.32% 18.78 | 2.33% 42.98 |
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.