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
45.05%
Faire Quote 2.22
Unentschieden
26.3%
Faire Quote 3.8
Gast Sieg
28.65%
Faire Quote 3.49
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.7% Faire Quote 8.55

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 2.22 —
Unentschieden 3.8 —
Gast Sieg 3.49 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.7% 8.55
2 1-0 9.51% 10.51
3 2-1 9.24% 10.82
4 2-0 7.51% 13.31
5 0-1 7.41% 13.5
6 1-2 7.2% 13.9
7 0-0 6.02% 16.61
8 2-2 5.68% 17.59
9 3-1 4.87% 20.54
10 0-2 4.55% 21.96
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.02%
16.61
7.41%
13.5
4.55%
21.96
1.87%
53.56
0.57%
174.16
0.14%
708.22
1
9.51%
10.51
11.7%
8.55
7.2%
13.9
2.95%
33.9
0.91%
110.23
0.22%
448.03
2
7.51%
13.31
9.24%
10.82
5.68%
17.59
2.33%
42.91
0.72%
139.53
0.18%
567.21
3
3.96%
25.27
4.87%
20.54
2.99%
33.4
1.23%
81.47
0.38%
264.9
0.09%
1076.43
4
1.56%
63.97
1.92%
52.0
1.18%
84.56
0.48%
206.23
0.15%
670.69
0.04%
2724.8
5
0.49%
202.43
0.61%
164.58
0.37%
267.59
0.15%
652.74
0.05%
2123.14
0.01%
8620.69
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.74% · Fair: 135.52
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.4% 20.6%
1.5 46.86% 53.14%
2.5 21.15% 78.85%
3.5 7.61% 92.39%
4.5 2.26% 97.74%
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 6.02% 16.61
1 16.92% 5.91
2 23.77% 4.21
3 22.26% 4.49
4 15.64% 6.39
5+ 15.39% 6.50
Mehr (Über) 2.5 53.29% Weniger (Unter) 2.5 46.71%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 45.05%
Unentschieden 26.30%
Gast Sieg 28.65%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 53.29%
Weniger (Unter) 2.5 46.71%
Beide treffen (BTTS)
Ja 56.19%
Nein 43.81%
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 9.47% 10.56 13.73% 7.28 76.8% 1.3
-1.5 23.2% 4.31 — 76.8% 1.3
-1.0 23.2% 4.31 22.28% 4.49 54.51% 1.83
-0.5 45.49% 2.2 — 54.51% 1.83
0 (PK) 45.49% 2.2 24.79% 4.03 29.72% 3.36
+0.5 70.28% 1.42 — 29.72% 3.36
+1.0 70.28% 1.42 17.35% 5.76 12.37% 8.08
+1.5 87.63% 1.14 — 12.37% 8.08
+2.0 87.63% 1.14 8.32% 12.02 4.05% 24.71

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.