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
41.0%
Faire Quote 2.44
Unentschieden
27.22%
Faire Quote 3.67
Gast Sieg
31.78%
Faire Quote 3.15
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.19% Faire Quote 8.2

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 2.44 —
Unentschieden 3.67 —
Gast Sieg 3.15 —
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 12.19% 8.2
2 1-0 9.68% 10.33
3 2-1 8.78% 11.39
4 0-1 8.47% 11.81
5 1-2 7.68% 13.02
6 2-0 6.97% 14.35
7 0-0 6.72% 14.88
8 2-2 5.53% 18.08
9 0-2 5.33% 18.74
10 3-1 4.21% 23.73
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.72%
14.88
8.47%
11.81
5.33%
18.74
2.24%
44.63
0.71%
141.68
0.18%
562.11
1
9.68%
10.33
12.19%
8.2
7.68%
13.02
3.23%
30.99
1.02%
98.4
0.26%
390.47
2
6.97%
14.35
8.78%
11.39
5.53%
18.08
2.32%
43.05
0.73%
136.65
0.18%
542.3
3
3.34%
29.9
4.21%
23.73
2.65%
37.67
1.12%
89.68
0.35%
284.74
0.09%
1129.94
4
1.2%
83.06
1.52%
65.92
0.96%
104.62
0.4%
249.13
0.13%
791.14
0.03%
3134.8
5
0.35%
288.35
0.44%
228.89
0.28%
363.24
0.12%
865.05
0.04%
2747.25
0.01%
10869.57
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.56% · Fair: 179.57
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.31% 23.69%
1.5 42.19% 57.81%
2.5 17.62% 82.38%
3.5 5.83% 94.17%
4.5 1.59% 98.41%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.63% 28.37%
1.5 35.89% 64.11%
2.5 13.38% 86.62%
3.5 3.92% 96.08%
4.5 0.94% 99.06%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.72% 14.88
1 18.15% 5.51
2 24.50% 4.08
3 22.05% 4.54
4 14.88% 6.72
5+ 13.71% 7.29
Mehr (Über) 2.5 50.64% Weniger (Unter) 2.5 49.36%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.00%
Unentschieden 27.22%
Gast Sieg 31.78%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 50.64%
Weniger (Unter) 2.5 49.36%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.66%
Nein 45.34%
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 7.48% 13.37 12.26% 8.15 80.26% 1.25
-1.5 19.74% 5.07 — 80.26% 1.25
-1.0 19.74% 5.07 21.55% 4.64 58.71% 1.7
-0.5 41.29% 2.42 — 58.71% 1.7
0 (PK) 41.29% 2.42 25.7% 3.89 33.01% 3.03
+0.5 66.99% 1.49 — 33.01% 3.03
+1.0 66.99% 1.49 18.86% 5.3 14.15% 7.07
+1.5 85.85% 1.16 — 14.15% 7.07
+2.0 85.85% 1.16 9.39% 10.65 4.76% 21.0

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.