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
43.21%
Faire Quote 2.31
Unentschieden
26.58%
Faire Quote 3.76
Gast Sieg
30.21%
Faire Quote 3.31
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.84% Faire Quote 8.45

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 2.31 —
Unentschieden 3.76 —
Gast Sieg 3.31 —
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 11.84% 8.45
2 1-0 9.4% 10.64
3 2-1 9.06% 11.04
4 0-1 7.74% 12.92
5 1-2 7.46% 13.41
6 2-0 7.19% 13.91
7 0-0 6.14% 16.28
8 2-2 5.71% 17.52
9 0-2 4.88% 20.51
10 3-1 4.62% 21.65
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.14%
16.28
7.74%
12.92
4.88%
20.51
2.05%
48.83
0.65%
155.04
0.16%
615.01
1
9.4%
10.64
11.84%
8.45
7.46%
13.41
3.13%
31.92
0.99%
101.33
0.25%
402.09
2
7.19%
13.91
9.06%
11.04
5.71%
17.52
2.4%
41.72
0.76%
132.45
0.19%
525.49
3
3.67%
27.27
4.62%
21.65
2.91%
34.36
1.22%
81.81
0.39%
259.74
0.1%
1030.93
4
1.4%
71.31
1.77%
56.59
1.11%
89.83
0.47%
213.86
0.15%
678.89
0.04%
2695.42
5
0.43%
233.05
0.54%
184.95
0.34%
293.6
0.14%
698.81
0.05%
2217.29
0.01%
8771.93
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.68% · Fair: 147.17
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.35% 21.65%
1.5 45.22% 54.78%
2.5 19.87% 80.13%
3.5 6.95% 93.05%
4.5 2.0% 98.0%
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 6.14% 16.28
1 17.14% 5.84
2 23.91% 4.18
3 22.23% 4.50
4 15.51% 6.45
5+ 15.08% 6.63
Mehr (Über) 2.5 52.82% Weniger (Unter) 2.5 47.18%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.21%
Unentschieden 26.58%
Gast Sieg 30.21%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 52.82%
Weniger (Unter) 2.5 47.18%
Beide treffen (BTTS)
Ja 56.12%
Nein 43.88%
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 8.62% 11.6 13.08% 7.65 78.3% 1.28
-1.5 21.7% 4.61 — 78.3% 1.28
-1.0 21.7% 4.61 21.88% 4.57 56.42% 1.77
-0.5 43.58% 2.29 — 56.42% 1.77
0 (PK) 43.58% 2.29 25.07% 3.99 31.35% 3.19
+0.5 68.65% 1.46 — 31.35% 3.19
+1.0 68.65% 1.46 18.02% 5.55 13.33% 7.5
+1.5 86.67% 1.15 — 13.33% 7.5
+2.0 86.67% 1.15 8.87% 11.28 4.46% 22.42

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.