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
25.58%
Faire Quote 3.91
Unentschieden
30.5%
Faire Quote 3.28
Gast Sieg
43.92%
Faire Quote 2.28
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 14.56% Faire Quote 6.87

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 3.91 —
Unentschieden 3.28 —
Gast Sieg 2.28 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 14.56% 6.87
2 1-1 13.1% 7.63
3 0-0 11.65% 8.58
4 1-0 10.48% 9.54
5 0-2 9.1% 10.99
6 1-2 8.19% 12.21
7 2-1 5.9% 16.96
8 2-0 4.72% 21.2
9 0-3 3.79% 26.37
10 2-2 3.69% 27.13
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
11.65%
8.58
14.56%
6.87
9.1%
10.99
3.79%
26.37
1.18%
84.4
0.3%
337.61
1
10.48%
9.54
13.1%
7.63
8.19%
12.21
3.41%
29.3
1.07%
93.77
0.27%
375.09
2
4.72%
21.2
5.9%
16.96
3.69%
27.13
1.54%
65.12
0.48%
208.38
0.12%
833.33
3
1.42%
70.66
1.77%
56.53
1.11%
90.44
0.46%
217.06
0.14%
694.44
0.04%
2777.78
4
0.32%
314.07
0.4%
251.26
0.25%
401.93
0.1%
964.32
0.03%
3086.42
0.01%
12345.68
5
0.06%
1745.2
0.07%
1396.65
0.04%
2232.14
0.02%
5347.59
0.01%
17241.38
0.0%
66666.67
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.22% · Fair: 458.3
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 59.34% 40.66%
1.5 22.75% 77.25%
2.5 6.29% 93.71%
3.5 1.35% 98.65%
4.5 0.23% 99.77%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.35% 28.65%
1.5 35.54% 64.46%
2.5 13.15% 86.85%
3.5 3.83% 96.17%
4.5 0.91% 99.09%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 11.65% 8.58
1 25.04% 3.99
2 26.92% 3.71
3 19.29% 5.18
4 10.37% 9.64
5+ 6.72% 14.88
Mehr (Über) 2.5 36.39% Weniger (Unter) 2.5 63.61%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 25.58%
Unentschieden 30.50%
Gast Sieg 43.92%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 36.39%
Weniger (Unter) 2.5 63.61%
Beide treffen (BTTS)
Ja 42.34%
Nein 57.66%
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 2.34% 42.76 6.76% 14.8 90.91% 1.1
-1.5 9.09% 11.0 — 90.91% 1.1
-1.0 9.09% 11.0 17.6% 5.68 73.31% 1.36
-0.5 26.69% 3.75 — 73.31% 1.36
0 (PK) 26.69% 3.75 28.93% 3.46 44.38% 2.25
+0.5 55.62% 1.8 — 44.38% 2.25
+1.0 55.62% 1.8 24.44% 4.09 19.94% 5.02
+1.5 80.06% 1.25 — 19.94% 5.02
+2.0 80.06% 1.25 13.03% 7.67 6.91% 14.48

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.