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
40.32%
Faire Quote
2.48
Unentschieden
27.82%
Faire Quote
3.59
Gast Sieg
31.85%
Faire Quote
3.14
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.5%
Faire Quote 8.0
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 | 2.48 | — | |
| Unentschieden | 3.59 | — | |
| Gast Sieg | 3.14 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.5% | 8.0 |
| 2 | 1-0 | 10.25% | 9.76 |
| 3 | 0-1 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 2-1 | 8.63% | 11.59 |
| 5 | 1-2 | 7.63% | 13.11 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 7.07% | 14.14 |
| 8 | 0-2 | 5.53% | 18.09 |
| 9 | 2-2 | 5.26% | 19.0 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.2 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.06%
11.04
|
5.53%
18.09
|
2.25%
44.49
|
0.69%
145.86
|
0.17%
597.73
|
| 1 |
10.25%
9.76
|
12.5%
8.0
|
7.63%
13.11
|
3.1%
32.24
|
0.95%
105.7
|
0.23%
433.09
|
| 2 |
7.07%
14.14
|
8.63%
11.59
|
5.26%
19.0
|
2.14%
46.72
|
0.65%
153.19
|
0.16%
627.75
|
| 3 |
3.25%
30.74
|
3.97%
25.2
|
2.42%
41.3
|
0.98%
101.56
|
0.3%
333.0
|
0.07%
1364.26
|
| 4 |
1.12%
89.09
|
1.37%
73.03
|
0.84%
119.72
|
0.34%
294.38
|
0.1%
965.25
|
0.03%
3952.57
|
| 5 |
0.31%
322.79
|
0.38%
264.62
|
0.23%
433.84
|
0.09%
1066.1
|
0.03%
3496.5
|
0.01%
14285.71
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.46%
·
Fair:
217.06
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
40.32%
Unentschieden
27.82%
Gast Sieg
31.85%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
52.75%
Nein
47.25%
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 | 6.95% 14.38 | 11.98% 8.35 | 81.07% 1.23 |
| -1.5 | 18.93% 5.28 | — | 81.07% 1.23 |
| -1.0 | 18.93% 5.28 | 21.67% 4.61 | 59.4% 1.68 |
| -0.5 | 40.6% 2.46 | — | 59.4% 1.68 |
| 0 (PK) | 40.6% 2.46 | 26.29% 3.8 | 33.11% 3.02 |
| +0.5 | 66.89% 1.49 | — | 33.11% 3.02 |
| +1.0 | 66.89% 1.49 | 19.16% 5.22 | 13.95% 7.17 |
| +1.5 | 86.05% 1.16 | — | 13.95% 7.17 |
| +2.0 | 86.05% 1.16 | 9.36% 10.68 | 4.59% 21.77 |
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.