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
41.71%
Faire Quote
2.4
Unentschieden
27.73%
Faire Quote
3.61
Gast Sieg
30.55%
Faire Quote
3.27
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.46%
Faire Quote 8.02
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 | 2.4 | — | |
| Unentschieden | 3.61 | — | |
| Gast Sieg | 3.27 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.46% | 8.02 |
| 2 | 1-0 | 10.47% | 9.55 |
| 3 | 0-1 | 8.84% | 11.31 |
| 4 | 2-1 | 8.79% | 11.38 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 1-2 | 7.42% | 13.49 |
| 7 | 2-0 | 7.38% | 13.54 |
| 8 | 0-2 | 5.26% | 19.02 |
| 9 | 2-2 | 5.23% | 19.13 |
| 10 | 3-1 | 4.13% | 24.22 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
8.84%
11.31
|
5.26%
19.02
|
2.09%
47.94
|
0.62%
161.13
|
0.15%
677.05
|
| 1 |
10.47%
9.55
|
12.46%
8.02
|
7.42%
13.49
|
2.94%
34.0
|
0.88%
114.29
|
0.21%
480.08
|
| 2 |
7.38%
13.54
|
8.79%
11.38
|
5.23%
19.13
|
2.07%
48.23
|
0.62%
162.1
|
0.15%
681.2
|
| 3 |
3.47%
28.82
|
4.13%
24.22
|
2.46%
40.7
|
0.97%
102.61
|
0.29%
344.95
|
0.07%
1449.28
|
| 4 |
1.22%
81.75
|
1.46%
68.7
|
0.87%
115.46
|
0.34%
291.12
|
0.1%
978.47
|
0.02%
4115.23
|
| 5 |
0.34%
289.94
|
0.41%
243.61
|
0.24%
409.5
|
0.1%
1031.99
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
14492.75
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.47%
·
Fair:
210.61
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.59% | 24.41% |
| 1.5 | 41.16% | 58.84% |
| 2.5 | 16.89% | 83.11% |
| 3.5 | 5.49% | 94.51% |
| 4.5 | 1.47% | 98.53% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.58% | 30.42% |
| 1.5 | 33.38% | 66.62% |
| 2.5 | 11.84% | 88.16% |
| 3.5 | 3.29% | 96.71% |
| 4.5 | 0.75% | 99.25% |
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
41.71%
Unentschieden
27.73%
Gast Sieg
30.55%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
52.59%
Nein
47.41%
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 | 7.47% 13.39 | 12.48% 8.01 | 80.05% 1.25 |
| -1.5 | 19.95% 5.01 | — | 80.05% 1.25 |
| -1.0 | 19.95% 5.01 | 22.09% 4.53 | 57.96% 1.73 |
| -0.5 | 42.04% 2.38 | — | 57.96% 1.73 |
| 0 (PK) | 42.04% 2.38 | 26.2% 3.82 | 31.76% 3.15 |
| +0.5 | 68.24% 1.47 | — | 31.76% 3.15 |
| +1.0 | 68.24% 1.47 | 18.64% 5.36 | 13.11% 7.63 |
| +1.5 | 86.89% 1.15 | — | 13.11% 7.63 |
| +2.0 | 86.89% 1.15 | 8.89% 11.25 | 4.22% 23.69 |
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.