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
37.23%
Faire Quote 2.69
Unentschieden
28.67%
Faire Quote 3.49
Gast Sieg
34.09%
Faire Quote 2.93
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.87% Faire Quote 7.77

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 2.69 —
Unentschieden 3.49 —
Gast Sieg 2.93 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.87% 7.77
2 1-0 10.55% 9.48
3 0-1 10.22% 9.79
4 0-0 8.37% 11.94
5 2-1 8.11% 12.33
6 1-2 7.85% 12.73
7 2-0 6.65% 15.04
8 0-2 6.23% 16.05
9 2-2 4.95% 20.21
10 3-1 3.41% 29.36
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.37%
11.94
10.22%
9.79
6.23%
16.05
2.53%
39.46
0.77%
129.37
0.19%
530.22
1
10.55%
9.48
12.87%
7.77
7.85%
12.73
3.19%
31.31
0.97%
102.67
0.24%
420.7
2
6.65%
15.04
8.11%
12.33
4.95%
20.21
2.01%
49.71
0.61%
162.97
0.15%
668.0
3
2.79%
35.82
3.41%
29.36
2.08%
48.13
0.84%
118.34
0.26%
388.05
0.06%
1589.83
4
0.88%
113.7
1.07%
93.2
0.65%
152.79
0.27%
375.66
0.08%
1231.53
0.02%
5050.51
5
0.22%
451.26
0.27%
369.82
0.16%
606.43
0.07%
1490.31
0.02%
4878.05
0.01%
20000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.35% · Fair: 282.81
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.63% 28.37%
1.5 35.89% 64.11%
2.5 13.38% 86.62%
3.5 3.92% 96.08%
4.5 0.94% 99.06%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 70.48% 29.52%
1.5 34.46% 65.54%
2.5 12.49% 87.51%
3.5 3.55% 96.45%
4.5 0.83% 99.17%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 8.37% 11.94
1 20.77% 4.82
2 25.75% 3.88
3 21.29% 4.70
4 13.20% 7.58
5+ 10.62% 9.42
Mehr (Über) 2.5 45.1% Weniger (Unter) 2.5 54.9%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 37.23%
Unentschieden 28.67%
Gast Sieg 34.09%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 45.1%
Weniger (Unter) 2.5 54.9%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.49%
Nein 49.51%
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 5.59% 17.9 10.78% 9.28 83.63% 1.2
-1.5 16.37% 6.11 — 83.63% 1.2
-1.0 16.37% 6.11 21.03% 4.76 62.61% 1.6
-0.5 37.39% 2.67 — 62.61% 1.6
0 (PK) 37.39% 2.67 27.13% 3.69 35.48% 2.82
+0.5 64.52% 1.55 — 35.48% 2.82
+1.0 64.52% 1.55 20.36% 4.91 15.12% 6.61
+1.5 84.88% 1.18 — 15.12% 6.61
+2.0 84.88% 1.18 10.11% 9.89 5.01% 19.94

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.