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
41.78%
Faire Quote 2.39
Unentschieden
26.9%
Faire Quote 3.72
Gast Sieg
31.32%
Faire Quote 3.19
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.02% Faire Quote 8.32

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 2.39 —
Unentschieden 3.72 —
Gast Sieg 3.19 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.02% 8.32
2 1-0 9.46% 10.57
3 2-1 8.89% 11.25
4 0-1 8.12% 12.32
5 1-2 7.63% 13.11
6 2-0 7.0% 14.28
7 0-0 6.39% 15.64
8 2-2 5.65% 17.71
9 0-2 5.16% 19.4
10 3-1 4.39% 22.8
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.39%
15.64
8.12%
12.32
5.16%
19.4
2.18%
45.82
0.69%
144.32
0.18%
568.18
1
9.46%
10.57
12.02%
8.32
7.63%
13.11
3.23%
30.96
1.03%
97.51
0.26%
383.88
2
7.0%
14.28
8.89%
11.25
5.65%
17.71
2.39%
41.84
0.76%
131.77
0.19%
518.67
3
3.45%
28.95
4.39%
22.8
2.79%
35.9
1.18%
84.8
0.37%
267.09
0.1%
1051.52
4
1.28%
78.25
1.62%
61.61
1.03%
97.03
0.44%
229.2
0.14%
722.02
0.04%
2840.91
5
0.38%
264.34
0.48%
208.16
0.31%
327.76
0.13%
774.59
0.04%
2439.02
0.01%
9615.38
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.62% · Fair: 162.36
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.24% 22.76%
1.5 43.55% 56.45%
2.5 18.61% 81.39%
3.5 6.32% 93.68%
4.5 1.76% 98.23%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.92% 28.08%
1.5 36.25% 63.75%
2.5 13.6% 86.4%
3.5 4.02% 95.98%
4.5 0.97% 99.03%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.39% 15.64
1 17.58% 5.69
2 24.17% 4.14
3 22.16% 4.51
4 15.23% 6.56
5+ 14.46% 6.91
Mehr (Über) 2.5 51.85% Weniger (Unter) 2.5 48.15%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.78%
Unentschieden 26.90%
Gast Sieg 31.32%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 51.85%
Weniger (Unter) 2.5 48.15%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.55%
Nein 44.45%
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 7.92% 12.62 12.56% 7.96 79.52% 1.26
-1.5 20.48% 4.88 — 79.52% 1.26
-1.0 20.48% 4.88 21.62% 4.63 57.9% 1.73
-0.5 42.1% 2.38 — 57.9% 1.73
0 (PK) 42.1% 2.38 25.38% 3.94 32.52% 3.08
+0.5 67.48% 1.48 — 32.52% 3.08
+1.0 67.48% 1.48 18.55% 5.39 13.97% 7.16
+1.5 86.03% 1.16 — 13.97% 7.16
+2.0 86.03% 1.16 9.25% 10.81 4.72% 21.19

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.