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
32.56%
Faire Quote 3.07
Unentschieden
29.76%
Faire Quote 3.36
Gast Sieg
37.69%
Faire Quote 2.65
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.21% Faire Quote 7.57

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 3.07 —
Unentschieden 3.36 —
Gast Sieg 2.65 —
Value-Chancen finden

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 13.21% 7.57
2 0-1 11.79% 8.48
3 1-0 11.01% 9.09
4 0-0 9.83% 10.18
5 1-2 7.92% 12.62
6 2-1 7.4% 13.52
7 0-2 7.08% 14.13
8 2-0 6.16% 16.22
9 2-2 4.44% 22.53
10 1-3 3.17% 31.55
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
9.83%
10.18
11.79%
8.48
7.08%
14.13
2.83%
35.33
0.85%
117.77
0.2%
490.68
1
11.01%
9.09
13.21%
7.57
7.92%
12.62
3.17%
31.55
0.95%
105.15
0.23%
438.21
2
6.16%
16.22
7.4%
13.52
4.44%
22.53
1.78%
56.33
0.53%
187.79
0.13%
782.47
3
2.3%
43.46
2.76%
36.21
1.66%
60.36
0.66%
150.9
0.2%
503.02
0.05%
2096.44
4
0.64%
155.21
0.77%
129.33
0.46%
215.56
0.19%
538.79
0.06%
1795.33
0.01%
7462.69
5
0.14%
693.0
0.17%
577.37
0.1%
962.46
0.04%
2403.85
0.01%
8000.0
0.0%
33333.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.26% · Fair: 390.93
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 67.37% 32.63%
1.5 30.83% 69.17%
2.5 10.36% 89.64%
3.5 2.72% 97.28%
4.5 0.59% 99.41%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 69.88% 30.12%
1.5 33.74% 66.26%
2.5 12.05% 87.95%
3.5 3.38% 96.62%
4.5 0.77% 99.23%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 9.83% 10.18
1 22.80% 4.39
2 26.45% 3.78
3 20.45% 4.89
4 11.86% 8.43
5+ 8.61% 11.61
Mehr (Über) 2.5 40.93% Weniger (Unter) 2.5 59.07%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.56%
Unentschieden 29.76%
Gast Sieg 37.69%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 40.93%
Weniger (Unter) 2.5 59.07%
Beide treffen (BTTS)
Ja 47.08%
Nein 52.92%
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 4.24% 23.57 9.43% 10.6 86.32% 1.16
-1.5 13.68% 7.31 — 86.32% 1.16
-1.0 13.68% 7.31 20.26% 4.94 66.07% 1.51
-0.5 33.93% 2.95 — 66.07% 1.51
0 (PK) 33.93% 2.95 28.19% 3.55 37.87% 2.64
+0.5 62.13% 1.61 — 37.87% 2.64
+1.0 62.13% 1.61 21.71% 4.61 16.17% 6.19
+1.5 83.83% 1.19 — 16.17% 6.19
+2.0 83.83% 1.19 10.83% 9.23 5.34% 18.74

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.