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
24.38%
Faire Quote 4.1
Unentschieden
30.12%
Faire Quote 3.32
Gast Sieg
45.5%
Faire Quote 2.2
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 14.73% Faire Quote 6.79

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 4.1 —
Unentschieden 3.32 —
Gast Sieg 2.2 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 14.73% 6.79
2 1-1 12.96% 7.72
3 0-0 11.42% 8.76
4 1-0 10.05% 9.95
5 0-2 9.5% 10.53
6 1-2 8.36% 11.96
7 2-1 5.7% 17.53
8 2-0 4.42% 22.62
9 0-3 4.09% 24.48
10 2-2 3.68% 27.18
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
11.42%
8.76
14.73%
6.79
9.5%
10.53
4.09%
24.48
1.32%
75.91
0.34%
294.2
1
10.05%
9.95
12.96%
7.72
8.36%
11.96
3.59%
27.82
1.16%
86.26
0.3%
334.34
2
4.42%
22.62
5.7%
17.53
3.68%
27.18
1.58%
63.22
0.51%
196.04
0.13%
759.88
3
1.3%
77.11
1.67%
59.78
1.08%
92.68
0.46%
215.52
0.15%
668.45
0.04%
2590.67
4
0.29%
350.51
0.37%
271.74
0.24%
421.23
0.1%
979.43
0.03%
3039.51
0.01%
11764.71
5
0.05%
1992.03
0.06%
1543.21
0.04%
2392.34
0.02%
5555.56
0.01%
17241.38
0.0%
66666.67
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.25% · Fair: 407.66
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 58.52% 41.48%
1.5 22.02% 77.98%
2.5 5.96% 94.04%
3.5 1.25% 98.75%
4.5 0.21% 99.79%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 72.47% 27.53%
1.5 36.96% 63.04%
2.5 14.06% 85.94%
3.5 4.21% 95.79%
4.5 1.03% 98.97%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 11.42% 8.76
1 24.78% 4.04
2 26.88% 3.72
3 19.44% 5.14
4 10.55% 9.48
5+ 6.93% 14.43
Mehr (Über) 2.5 36.92% Weniger (Unter) 2.5 63.08%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 24.38%
Unentschieden 30.12%
Gast Sieg 45.50%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 36.92%
Weniger (Unter) 2.5 63.08%
Beide treffen (BTTS)
Ja 42.41%
Nein 57.59%
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 2.14% 46.81 6.35% 15.75 91.51% 1.09
-1.5 8.49% 11.78 — 91.51% 1.09
-1.0 8.49% 11.78 16.94% 5.9 74.58% 1.34
-0.5 25.42% 3.93 — 74.58% 1.34
0 (PK) 25.42% 3.93 28.56% 3.5 46.02% 2.17
+0.5 53.98% 1.85 — 46.02% 2.17
+1.0 53.98% 1.85 24.83% 4.03 21.19% 4.72
+1.5 78.81% 1.27 — 21.19% 4.72
+2.0 78.81% 1.27 13.65% 7.33 7.54% 13.25

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.