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
29.89%
Faire Quote
3.35
Unentschieden
30.23%
Faire Quote
3.31
Gast Sieg
39.87%
Faire Quote
2.51
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.27%
Faire Quote 7.54
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 | 3.35 | — | |
| Unentschieden | 3.31 | — | |
| Gast Sieg | 2.51 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.27% | 7.54 |
| 2 | 0-1 | 12.88% | 7.76 |
| 3 | 1-0 | 10.97% | 9.12 |
| 4 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 5 | 1-2 | 8.03% | 12.46 |
| 6 | 0-2 | 7.79% | 12.83 |
| 7 | 2-1 | 6.83% | 14.63 |
| 8 | 2-0 | 5.65% | 17.71 |
| 9 | 2-2 | 4.13% | 24.19 |
| 10 | 1-3 | 3.24% | 30.89 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
12.88%
7.76
|
7.79%
12.83
|
3.14%
31.81
|
0.95%
105.17
|
0.23%
434.59
|
| 1 |
10.97%
9.12
|
13.27%
7.54
|
8.03%
12.46
|
3.24%
30.89
|
0.98%
102.1
|
0.24%
421.94
|
| 2 |
5.65%
17.71
|
6.83%
14.63
|
4.13%
24.19
|
1.67%
59.97
|
0.5%
198.26
|
0.12%
819.0
|
| 3 |
1.94%
51.58
|
2.35%
42.63
|
1.42%
70.46
|
0.57%
174.67
|
0.17%
577.37
|
0.04%
2386.63
|
| 4 |
0.5%
200.32
|
0.6%
165.54
|
0.37%
273.6
|
0.15%
678.43
|
0.04%
2242.15
|
0.01%
9259.26
|
| 5 |
0.1%
972.76
|
0.12%
803.86
|
0.08%
1328.02
|
0.03%
3289.47
|
0.01%
10869.57
|
0.0%
45454.55
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.23%
·
Fair:
443.85
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
Mehr (Über) 2.5 38.8%
Weniger (Unter) 2.5 61.2%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
29.89%
Unentschieden
30.23%
Gast Sieg
39.87%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
38.8%
Weniger (Unter) 2.5
61.2%
Beide treffen (BTTS)
Ja
45.13%
Nein
54.87%
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 | 3.41% 29.31 | 8.39% 11.92 | 88.2% 1.13 |
| -1.5 | 11.8% 8.47 | — | 88.2% 1.13 |
| -1.0 | 11.8% 8.47 | 19.37% 5.16 | 68.82% 1.45 |
| -0.5 | 31.18% 3.21 | — | 68.82% 1.45 |
| 0 (PK) | 31.18% 3.21 | 28.67% 3.49 | 40.16% 2.49 |
| +0.5 | 59.84% 1.67 | — | 40.16% 2.49 |
| +1.0 | 59.84% 1.67 | 22.76% 4.39 | 17.4% 5.75 |
| +1.5 | 82.6% 1.21 | — | 17.4% 5.75 |
| +2.0 | 82.6% 1.21 | 11.58% 8.64 | 5.82% 17.19 |
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.