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
47.15%
Faire Quote 2.12
Unentschieden
25.79%
Faire Quote 3.88
Gast Sieg
27.05%
Faire Quote 3.7
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.43% Faire Quote 8.75

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 2.12 —
Unentschieden 3.88 —
Gast Sieg 3.7 —
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 11.43% 8.75
2 1-0 9.45% 10.58
3 2-1 9.43% 10.6
4 2-0 7.8% 12.83
5 0-1 6.93% 14.43
6 1-2 6.92% 14.46
7 0-0 5.73% 17.46
8 2-2 5.71% 17.52
9 3-1 5.19% 19.27
10 3-0 4.29% 23.32
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.73%
17.46
6.93%
14.43
4.19%
23.85
1.69%
59.14
0.51%
195.5
0.12%
807.75
1
9.45%
10.58
11.43%
8.75
6.92%
14.46
2.79%
35.84
0.84%
118.48
0.2%
489.72
2
7.8%
12.83
9.43%
10.6
5.71%
17.52
2.3%
43.44
0.7%
143.62
0.17%
593.47
3
4.29%
23.32
5.19%
19.27
3.14%
31.86
1.27%
78.99
0.38%
261.1
0.09%
1078.75
4
1.77%
56.54
2.14%
46.73
1.29%
77.24
0.52%
191.5
0.16%
632.91
0.04%
2617.8
5
0.58%
171.32
0.71%
141.6
0.43%
234.03
0.17%
580.38
0.05%
1919.39
0.01%
7936.51
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.85% · Fair: 117.37
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.79% 19.2%
1.5 49.11% 50.89%
2.5 22.96% 77.04%
3.5 8.59% 91.41%
4.5 2.65% 97.35%
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 5.73% 17.46
1 16.38% 6.11
2 23.42% 4.27
3 22.33% 4.48
4 15.97% 6.26
5+ 16.18% 6.18
Mehr (Über) 2.5 54.47% Weniger (Unter) 2.5 45.53%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 47.15%
Unentschieden 25.79%
Gast Sieg 27.05%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 54.47%
Weniger (Unter) 2.5 45.53%
Beide treffen (BTTS)
Ja 56.7%
Nein 43.3%
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 10.59% 9.44 14.47% 6.91 74.94% 1.33
-1.5 25.06% 3.99 — 74.94% 1.33
-1.0 25.06% 3.99 22.6% 4.42 52.34% 1.91
-0.5 47.66% 2.1 — 52.34% 1.91
0 (PK) 47.66% 2.1 24.3% 4.11 28.04% 3.57
+0.5 71.96% 1.39 — 28.04% 3.57
+1.0 71.96% 1.39 16.57% 6.03 11.47% 8.72
+1.5 88.53% 1.13 — 11.47% 8.72
+2.0 88.53% 1.13 7.78% 12.85 3.69% 27.12

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.