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
25.32%
Faire Quote 3.95
Unentschieden
29.85%
Faire Quote 3.35
Gast Sieg
44.83%
Faire Quote 2.23
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 14.12% Faire Quote 7.08

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 3.95 —
Unentschieden 3.35 —
Gast Sieg 2.23 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 14.12% 7.08
2 1-1 12.99% 7.7
3 0-0 10.86% 9.21
4 1-0 9.99% 10.01
5 0-2 9.18% 10.9
6 1-2 8.44% 11.84
7 2-1 5.98% 16.74
8 2-0 4.6% 21.76
9 0-3 3.98% 25.15
10 2-2 3.88% 25.75
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.86%
9.21
14.12%
7.08
9.18%
10.9
3.98%
25.15
1.29%
77.37
0.34%
297.62
1
9.99%
10.01
12.99%
7.7
8.44%
11.84
3.66%
27.33
1.19%
84.1
0.31%
323.42
2
4.6%
21.76
5.98%
16.74
3.88%
25.75
1.68%
59.42
0.55%
182.82
0.14%
703.23
3
1.41%
70.95
1.83%
54.57
1.19%
83.96
0.52%
193.76
0.17%
596.3
0.04%
2293.58
4
0.32%
308.45
0.42%
237.25
0.27%
365.1
0.12%
842.46
0.04%
2590.67
0.01%
10000.0
5
0.06%
1675.04
0.08%
1290.32
0.05%
1984.13
0.02%
4587.16
0.01%
14084.51
0.0%
55555.56
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.26% · Fair: 382.12
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 60.15% 39.85%
1.5 23.48% 76.52%
2.5 6.62% 93.38%
3.5 1.45% 98.55%
4.5 0.26% 99.74%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 72.75% 27.25%
1.5 37.32% 62.68%
2.5 14.29% 85.71%
3.5 4.31% 95.69%
4.5 1.07% 98.93%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 10.86% 9.21
1 24.11% 4.15
2 26.76% 3.74
3 19.80% 5.05
4 10.99% 9.10
5+ 7.47% 13.39
Mehr (Über) 2.5 38.26% Weniger (Unter) 2.5 61.74%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 25.32%
Unentschieden 29.85%
Gast Sieg 44.83%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 38.26%
Weniger (Unter) 2.5 61.74%
Beide treffen (BTTS)
Ja 43.76%
Nein 56.24%
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 2.38% 42.02 6.73% 14.87 90.89% 1.1
-1.5 9.11% 10.98 — 90.89% 1.1
-1.0 9.11% 10.98 17.28% 5.79 73.61% 1.36
-0.5 26.39% 3.79 — 73.61% 1.36
0 (PK) 26.39% 3.79 28.29% 3.53 45.32% 2.21
+0.5 54.68% 1.83 — 45.32% 2.21
+1.0 54.68% 1.83 24.42% 4.09 20.9% 4.79
+1.5 79.1% 1.26 — 20.9% 4.79
+2.0 79.1% 1.26 13.43% 7.45 7.47% 13.39

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.