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
31.06%
Faire Quote 3.22
Unentschieden
29.1%
Faire Quote 3.44
Gast Sieg
39.83%
Faire Quote 2.51
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.01% Faire Quote 7.69

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 3.22 —
Unentschieden 3.44 —
Gast Sieg 2.51 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 13.01% 7.69
2 0-1 11.61% 8.61
3 1-0 10.16% 9.84
4 0-0 9.07% 11.02
5 1-2 8.32% 12.01
6 0-2 7.43% 13.46
7 2-1 7.28% 13.73
8 2-0 5.69% 17.58
9 2-2 4.66% 21.45
10 1-3 3.55% 28.16
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
9.07%
11.02
11.61%
8.61
7.43%
13.46
3.17%
31.54
1.01%
98.55
0.26%
384.91
1
10.16%
9.84
13.01%
7.69
8.32%
12.01
3.55%
28.16
1.14%
88.0
0.29%
343.76
2
5.69%
17.58
7.28%
13.73
4.66%
21.45
1.99%
50.28
0.64%
157.13
0.16%
613.87
3
2.12%
47.08
2.72%
36.78
1.74%
57.47
0.74%
134.68
0.24%
420.88
0.06%
1644.74
4
0.59%
168.12
0.76%
131.35
0.49%
205.25
0.21%
481.0
0.07%
1503.76
0.02%
5882.35
5
0.13%
750.75
0.17%
586.51
0.11%
916.59
0.05%
2145.92
0.01%
6711.41
0.0%
26315.79
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.31% · Fair: 319.69
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 67.37% 32.63%
1.5 30.83% 69.17%
2.5 10.36% 89.64%
3.5 2.72% 97.28%
4.5 0.59% 99.41%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 72.2% 27.8%
1.5 36.61% 63.39%
2.5 13.83% 86.17%
3.5 4.11% 95.89%
4.5 1.0% 99.0%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 9.07% 11.02
1 21.77% 4.59
2 26.13% 3.83
3 20.90% 4.78
4 12.54% 7.97
5+ 9.59% 10.43
Mehr (Über) 2.5 43.03% Weniger (Unter) 2.5 56.97%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.06%
Unentschieden 29.10%
Gast Sieg 39.83%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 43.03%
Weniger (Unter) 2.5 56.97%
Beide treffen (BTTS)
Ja 48.64%
Nein 51.36%
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 4.0% 25.03 8.95% 11.18 87.06% 1.15
-1.5 12.94% 7.73 — 87.06% 1.15
-1.0 12.94% 7.73 19.41% 5.15 67.65% 1.48
-0.5 32.35% 3.09 — 67.65% 1.48
0 (PK) 32.35% 3.09 27.55% 3.63 40.1% 2.49
+0.5 59.9% 1.67 — 40.1% 2.49
+1.0 59.9% 1.67 22.18% 4.51 17.92% 5.58
+1.5 82.08% 1.22 — 17.92% 5.58
+2.0 82.08% 1.22 11.68% 8.56 6.24% 16.03

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.