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
43.14%
Faire Quote 2.32
Unentschieden
26.79%
Faire Quote 3.73
Gast Sieg
30.07%
Faire Quote 3.33
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.97% Faire Quote 8.35

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 2.32 —
Unentschieden 3.73 —
Gast Sieg 3.33 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.97% 8.35
2 1-0 9.65% 10.36
3 2-1 9.04% 11.07
4 0-1 7.93% 12.61
5 1-2 7.42% 13.47
6 2-0 7.29% 13.72
7 0-0 6.39% 15.64
8 2-2 5.6% 17.85
9 0-2 4.91% 20.35
10 3-1 4.55% 21.98
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.39%
15.64
7.93%
12.61
4.91%
20.35
2.03%
49.23
0.63%
158.81
0.16%
640.2
1
9.65%
10.36
11.97%
8.35
7.42%
13.47
3.07%
32.6
0.95%
105.16
0.24%
424.09
2
7.29%
13.72
9.04%
11.07
5.6%
17.85
2.32%
43.18
0.72%
139.3
0.18%
561.8
3
3.67%
27.26
4.55%
21.98
2.82%
35.46
1.17%
85.79
0.36%
276.7
0.09%
1116.07
4
1.38%
72.21
1.72%
58.23
1.06%
93.93
0.44%
227.27
0.14%
733.14
0.03%
2958.58
5
0.42%
239.12
0.52%
192.83
0.32%
311.04
0.13%
752.45
0.04%
2427.18
0.01%
9803.92
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.64% · Fair: 157.23
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.91% 22.09%
1.5 44.55% 55.45%
2.5 19.37% 80.63%
3.5 6.69% 93.31%
4.5 1.9% 98.09%
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 6.39% 15.64
1 17.58% 5.69
2 24.17% 4.14
3 22.16% 4.51
4 15.23% 6.56
5+ 14.46% 6.91
Mehr (Über) 2.5 51.85% Weniger (Unter) 2.5 48.15%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.14%
Unentschieden 26.79%
Gast Sieg 30.07%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 51.85%
Weniger (Unter) 2.5 48.15%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.36%
Nein 44.64%
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 8.47% 11.8 13.05% 7.67 78.48% 1.27
-1.5 21.52% 4.65 — 78.48% 1.27
-1.0 21.52% 4.65 21.99% 4.55 56.49% 1.77
-0.5 43.51% 2.3 — 56.49% 1.77
0 (PK) 43.51% 2.3 25.28% 3.96 31.21% 3.2
+0.5 68.79% 1.45 — 31.21% 3.2
+1.0 68.79% 1.45 18.06% 5.54 13.15% 7.61
+1.5 86.85% 1.15 — 13.15% 7.61
+2.0 86.85% 1.15 8.8% 11.37 4.35% 23.0

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.