Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
45.08%
Faire Quote 2.22
Unentschieden
26.19%
Faire Quote 3.82
Gast Sieg
28.73%
Faire Quote 3.48
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.63% Faire Quote 8.59

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 3.82 —
Gast Sieg 3.48 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.63% 8.59
2 1-0 9.38% 10.66
3 2-1 9.25% 10.81
4 2-0 7.46% 13.41
5 0-1 7.32% 13.67
6 1-2 7.21% 13.86
7 0-0 5.9% 16.95
8 2-2 5.73% 17.44
9 3-1 4.9% 20.4
10 0-2 4.54% 22.04
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.9%
16.95
7.32%
13.67
4.54%
22.04
1.88%
53.32
0.58%
172.03
0.14%
693.48
1
9.38%
10.66
11.63%
8.59
7.21%
13.86
2.98%
33.54
0.92%
108.19
0.23%
436.3
2
7.46%
13.41
9.25%
10.81
5.73%
17.44
2.37%
42.19
0.73%
136.09
0.18%
548.85
3
3.95%
25.29
4.9%
20.4
3.04%
32.9
1.26%
79.6
0.39%
256.74
0.1%
1035.2
4
1.57%
63.63
1.95%
51.32
1.21%
82.77
0.5%
200.24
0.15%
645.99
0.04%
2604.17
5
0.5%
200.12
0.62%
161.37
0.38%
260.28
0.16%
629.72
0.05%
2032.52
0.01%
8196.72
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.76% · Fair: 131.2
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.61% 20.39%
1.5 47.18% 52.82%
2.5 21.41% 78.59%
3.5 7.74% 92.26%
4.5 2.31% 97.69%
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 5.90% 16.95
1 16.70% 5.99
2 23.63% 4.23
3 22.29% 4.49
4 15.77% 6.34
5+ 15.70% 6.37
Mehr (Über) 2.5 53.77% Weniger (Unter) 2.5 46.23%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 45.08%
Unentschieden 26.19%
Gast Sieg 28.73%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 53.77%
Weniger (Unter) 2.5 46.23%
Beide treffen (BTTS)
Ja 56.57%
Nein 43.43%
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 9.55% 10.48 13.74% 7.28 76.71% 1.3
-1.5 23.29% 4.29 — 76.71% 1.3
-1.0 23.29% 4.29 22.22% 4.5 54.49% 1.84
-0.5 45.51% 2.2 — 54.49% 1.84
0 (PK) 45.51% 2.2 24.7% 4.05 29.79% 3.36
+0.5 70.21% 1.42 — 29.79% 3.36
+1.0 70.21% 1.42 17.33% 5.77 12.46% 8.03
+1.5 87.54% 1.14 — 12.46% 8.03
+2.0 87.54% 1.14 8.36% 11.96 4.1% 24.38

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.