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
30.9%
Faire Quote 3.24
Unentschieden
29.76%
Faire Quote 3.36
Gast Sieg
39.34%
Faire Quote 2.54
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.19% Faire Quote 7.58

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 3.24 —
Unentschieden 3.36 —
Gast Sieg 2.54 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.19% 7.58
2 0-1 12.21% 8.19
3 1-0 10.72% 9.33
4 0-0 9.93% 10.07
5 1-2 8.11% 12.33
6 0-2 7.51% 13.32
7 2-1 7.12% 14.04
8 2-0 5.79% 17.27
9 2-2 4.38% 22.84
10 1-3 3.32% 30.08
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
9.93%
10.07
12.21%
8.19
7.51%
13.32
3.08%
32.48
0.95%
105.64
0.23%
429.37
1
10.72%
9.33
13.19%
7.58
8.11%
12.33
3.32%
30.08
1.02%
97.81
0.25%
397.61
2
5.79%
17.27
7.12%
14.04
4.38%
22.84
1.8%
55.7
0.55%
181.13
0.14%
736.38
3
2.08%
47.98
2.56%
39.01
1.58%
63.44
0.65%
154.73
0.2%
503.02
0.05%
2044.99
4
0.56%
177.71
0.69%
144.49
0.43%
234.96
0.17%
573.07
0.05%
1862.2
0.01%
7575.76
5
0.12%
823.05
0.15%
668.9
0.09%
1088.14
0.04%
2652.52
0.01%
8620.69
0.0%
34482.76
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.26% · Fair: 387.75
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 66.04% 33.96%
1.5 29.36% 70.64%
2.5 9.56% 90.44%
3.5 2.43% 97.57%
4.5 0.5% 99.5%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 70.77% 29.23%
1.5 34.82% 65.18%
2.5 12.71% 87.29%
3.5 3.64% 96.36%
4.5 0.86% 99.14%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 9.93% 10.07
1 22.93% 4.36
2 26.48% 3.78
3 20.39% 4.90
4 11.78% 8.49
5+ 8.49% 11.78
Mehr (Über) 2.5 40.66% Weniger (Unter) 2.5 59.34%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 30.90%
Unentschieden 29.76%
Gast Sieg 39.34%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 40.66%
Weniger (Unter) 2.5 59.34%
Beide treffen (BTTS)
Ja 46.74%
Nein 53.26%
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 3.79% 26.41 8.82% 11.34 87.4% 1.14
-1.5 12.6% 7.93 — 87.4% 1.14
-1.0 12.6% 7.93 19.6% 5.1 67.79% 1.48
-0.5 32.21% 3.1 — 67.79% 1.48
0 (PK) 32.21% 3.1 28.19% 3.55 39.6% 2.53
+0.5 60.4% 1.66 — 39.6% 2.53
+1.0 60.4% 1.66 22.33% 4.48 17.27% 5.79
+1.5 82.73% 1.21 — 17.27% 5.79
+2.0 82.73% 1.21 11.44% 8.74 5.83% 17.14

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.