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
34.46%
Faire Quote 2.9
Unentschieden
29.29%
Faire Quote 3.41
Gast Sieg
36.26%
Faire Quote 2.76
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.08% Faire Quote 7.64

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 2.9 —
Unentschieden 3.41 —
Gast Sieg 2.76 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.08% 7.64
2 0-1 11.0% 9.09
3 1-0 10.9% 9.17
4 0-0 9.16% 10.91
5 1-2 7.85% 12.74
6 2-1 7.79% 12.84
7 0-2 6.6% 15.16
8 2-0 6.49% 15.41
9 2-2 4.67% 21.41
10 1-3 3.14% 31.84
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
9.16%
10.91
11.0%
9.09
6.6%
15.16
2.64%
37.89
0.79%
126.31
0.19%
526.32
1
10.9%
9.17
13.08%
7.64
7.85%
12.74
3.14%
31.84
0.94%
106.15
0.23%
442.28
2
6.49%
15.41
7.79%
12.84
4.67%
21.41
1.87%
53.52
0.56%
178.41
0.13%
743.49
3
2.57%
38.86
3.09%
32.38
1.85%
53.97
0.74%
134.92
0.22%
449.64
0.05%
1872.66
4
0.77%
130.62
0.92%
108.85
0.55%
181.42
0.22%
453.51
0.07%
1512.86
0.02%
6289.31
5
0.18%
548.85
0.22%
457.25
0.13%
762.2
0.05%
1904.76
0.02%
6369.43
0.0%
26315.79
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.29% · Fair: 340.14
TEAM-GESAMTTORE
Heim
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%
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 9.16% 10.91
1 21.90% 4.57
2 26.17% 3.82
3 20.85% 4.80
4 12.46% 8.03
5+ 9.46% 10.57
Mehr (Über) 2.5 42.77% Weniger (Unter) 2.5 57.23%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 34.46%
Unentschieden 29.29%
Gast Sieg 36.26%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 42.77%
Weniger (Unter) 2.5 57.23%
Beide treffen (BTTS)
Ja 48.62%
Nein 51.38%
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 4.93% 20.29 10.18% 9.82 84.89% 1.18
-1.5 15.11% 6.62 — 84.89% 1.18
-1.0 15.11% 6.62 20.78% 4.81 64.11% 1.56
-0.5 35.89% 2.79 — 64.11% 1.56
0 (PK) 35.89% 2.79 27.73% 3.61 36.38% 2.75
+0.5 63.62% 1.57 — 36.38% 2.75
+1.0 63.62% 1.57 20.95% 4.77 15.42% 6.48
+1.5 84.58% 1.18 — 15.42% 6.48
+2.0 84.58% 1.18 10.35% 9.66 5.07% 19.73

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.