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
31.68%
Faire Quote 3.16
Unentschieden
28.86%
Faire Quote 3.47
Gast Sieg
39.46%
Faire Quote 2.53
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.93% Faire Quote 7.73

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 3.16 —
Unentschieden 3.47 —
Gast Sieg 2.53 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.93% 7.73
2 0-1 11.24% 8.89
3 1-0 10.02% 9.98
4 0-0 8.72% 11.47
5 1-2 8.34% 11.99
6 2-1 7.43% 13.45
7 0-2 7.25% 13.79
8 2-0 5.76% 17.35
9 2-2 4.8% 20.85
10 1-3 3.59% 27.88
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.72%
11.47
11.24%
8.89
7.25%
13.79
3.12%
32.07
1.01%
99.43
0.26%
385.36
1
10.02%
9.98
12.93%
7.73
8.34%
11.99
3.59%
27.88
1.16%
86.46
0.3%
335.12
2
5.76%
17.35
7.43%
13.45
4.8%
20.85
2.06%
48.49
0.66%
150.38
0.17%
582.75
3
2.21%
45.26
2.85%
35.09
1.84%
54.4
0.79%
126.5
0.25%
392.31
0.07%
1519.76
4
0.64%
157.43
0.82%
122.04
0.53%
189.21
0.23%
439.95
0.07%
1364.26
0.02%
5291.01
5
0.15%
684.46
0.19%
530.5
0.12%
822.37
0.05%
1912.05
0.02%
5917.16
0.0%
23255.81
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.34% · Fair: 298.24
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
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 8.72% 11.47
1 21.27% 4.70
2 25.95% 3.85
3 21.10% 4.74
4 12.87% 7.77
5+ 10.10% 9.91
Mehr (Über) 2.5 44.07% Weniger (Unter) 2.5 55.93%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.68%
Unentschieden 28.86%
Gast Sieg 39.46%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 44.07%
Weniger (Unter) 2.5 55.93%
Beide treffen (BTTS)
Ja 49.53%
Nein 50.47%
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 4.24% 23.6 9.2% 10.87 86.57% 1.16
-1.5 13.43% 7.44 — 86.57% 1.16
-1.0 13.43% 7.44 19.54% 5.12 67.02% 1.49
-0.5 32.98% 3.03 — 67.02% 1.49
0 (PK) 32.98% 3.03 27.31% 3.66 39.71% 2.52
+0.5 60.29% 1.66 — 39.71% 2.52
+1.0 60.29% 1.66 21.92% 4.56 17.79% 5.62
+1.5 82.21% 1.22 — 17.79% 5.62
+2.0 82.21% 1.22 11.57% 8.64 6.22% 16.08

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.