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
27.52%
Faire Quote
3.63
Unentschieden
30.17%
Faire Quote
3.31
Gast Sieg
42.31%
Faire Quote
2.36
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.58%
Faire Quote 7.37
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 | 3.63 | — | |
| Unentschieden | 3.31 | — | |
| Gast Sieg | 2.36 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.58% | 7.37 |
| 2 | 1-1 | 13.17% | 7.59 |
| 3 | 0-0 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 1-0 | 10.54% | 9.49 |
| 5 | 0-2 | 8.49% | 11.79 |
| 6 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 7 | 2-1 | 6.39% | 15.66 |
| 8 | 2-0 | 5.11% | 19.57 |
| 9 | 2-2 | 3.99% | 25.05 |
| 10 | 0-3 | 3.54% | 28.28 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.86%
9.21
|
13.58%
7.37
|
8.49%
11.79
|
3.54%
28.28
|
1.1%
90.51
|
0.28%
362.06
|
| 1 |
10.54%
9.49
|
13.17%
7.59
|
8.23%
12.15
|
3.43%
29.16
|
1.07%
93.31
|
0.27%
373.27
|
| 2 |
5.11%
19.57
|
6.39%
15.66
|
3.99%
25.05
|
1.66%
60.12
|
0.52%
192.38
|
0.13%
769.82
|
| 3 |
1.65%
60.53
|
2.07%
48.42
|
1.29%
77.48
|
0.54%
185.94
|
0.17%
594.88
|
0.04%
2380.95
|
| 4 |
0.4%
249.63
|
0.5%
199.68
|
0.31%
319.49
|
0.13%
766.87
|
0.04%
2450.98
|
0.01%
9803.92
|
| 5 |
0.08%
1287.0
|
0.1%
1028.81
|
0.06%
1647.45
|
0.03%
3952.57
|
0.01%
12658.23
|
0.0%
50000.0
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.23%
·
Fair:
426.8
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
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 | 10.86% | 9.21 |
| 1 | 24.11% | 4.15 |
| 2 | 26.76% | 3.74 |
| 3 | 19.80% | 5.05 |
| 4 | 10.99% | 9.10 |
| 5+ | 7.47% | 13.39 |
|
Mehr (Über) 2.5 38.26%
Weniger (Unter) 2.5 61.74%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
27.52%
Unentschieden
30.17%
Gast Sieg
42.31%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
38.26%
Weniger (Unter) 2.5
61.74%
Beide treffen (BTTS)
Ja
44.3%
Nein
55.7%
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 | 2.84% 35.23 | 7.51% 13.31 | 89.65% 1.12 |
| -1.5 | 10.35% 9.66 | — | 89.65% 1.12 |
| -1.0 | 10.35% 9.66 | 18.35% 5.45 | 71.3% 1.4 |
| -0.5 | 28.7% 3.48 | — | 71.3% 1.4 |
| 0 (PK) | 28.7% 3.48 | 28.6% 3.5 | 42.69% 2.34 |
| +0.5 | 57.31% 1.75 | — | 42.69% 2.34 |
| +1.0 | 57.31% 1.75 | 23.65% 4.23 | 19.05% 5.25 |
| +1.5 | 80.95% 1.24 | — | 19.05% 5.25 |
| +2.0 | 80.95% 1.24 | 12.48% 8.01 | 6.57% 15.23 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.