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
41.66%
Faire Quote 2.4
Unentschieden
27.23%
Faire Quote 3.67
Gast Sieg
31.11%
Faire Quote 3.21
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.21% Faire Quote 8.19

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 2.4 —
Unentschieden 3.67 —
Gast Sieg 3.21 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.21% 8.19
2 1-0 9.84% 10.16
3 2-1 8.85% 11.3
4 0-1 8.42% 11.88
5 1-2 7.57% 13.22
6 2-0 7.14% 14.01
7 0-0 6.79% 14.73
8 2-2 5.49% 18.23
9 0-2 5.22% 19.16
10 3-1 4.28% 23.38
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.79%
14.73
8.42%
11.88
5.22%
19.16
2.16%
46.36
0.67%
149.54
0.17%
603.14
1
9.84%
10.16
12.21%
8.19
7.57%
13.22
3.13%
31.97
0.97%
103.14
0.24%
415.8
2
7.14%
14.01
8.85%
11.3
5.49%
18.23
2.27%
44.1
0.7%
142.25
0.17%
573.72
3
3.45%
28.99
4.28%
23.38
2.65%
37.71
1.1%
91.24
0.34%
294.29
0.08%
1186.24
4
1.25%
79.98
1.55%
64.5
0.96%
104.04
0.4%
251.7
0.12%
811.69
0.03%
3278.69
5
0.36%
275.79
0.45%
222.42
0.28%
358.68
0.12%
868.06
0.04%
2801.12
0.01%
11235.96
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.55% · Fair: 180.21
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.54% 23.46%
1.5 42.53% 57.47%
2.5 17.87% 82.13%
3.5 5.95% 94.05%
4.5 1.63% 98.37%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.06% 28.94%
1.5 35.18% 64.82%
2.5 12.93% 87.07%
3.5 3.73% 96.27%
4.5 0.88% 99.12%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.79% 14.73
1 18.26% 5.48
2 24.56% 4.07
3 22.02% 4.54
4 14.81% 6.75
5+ 13.56% 7.37
Mehr (Über) 2.5 50.39% Weniger (Unter) 2.5 49.61%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.66%
Unentschieden 27.23%
Gast Sieg 31.11%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 50.39%
Weniger (Unter) 2.5 49.61%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.39%
Nein 45.61%
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 7.71% 12.97 12.5% 8.0 79.79% 1.25
-1.5 20.21% 4.95 — 79.79% 1.25
-1.0 20.21% 4.95 21.78% 4.59 58.02% 1.72
-0.5 41.98% 2.38 — 58.02% 1.72
0 (PK) 41.98% 2.38 25.71% 3.89 32.31% 3.1
+0.5 67.69% 1.48 — 32.31% 3.1
+1.0 67.69% 1.48 18.62% 5.37 13.68% 7.31
+1.5 86.32% 1.16 — 13.68% 7.31
+2.0 86.32% 1.16 9.14% 10.94 4.54% 22.01

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.