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
26.68%
Faire Quote 3.75
Unentschieden
29.65%
Faire Quote 3.37
Gast Sieg
43.68%
Faire Quote 2.29
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.43% Faire Quote 7.45

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 3.75 —
Unentschieden 3.37 —
Gast Sieg 2.29 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 13.43% 7.45
2 1-1 13.03% 7.68
3 0-0 10.33% 9.68
4 1-0 10.02% 9.98
5 0-2 8.73% 11.45
6 1-2 8.47% 11.81
7 2-1 6.32% 15.83
8 2-0 4.86% 20.57
9 2-2 4.11% 24.35
10 0-3 3.78% 26.43
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.33%
9.68
13.43%
7.45
8.73%
11.45
3.78%
26.43
1.23%
81.33
0.32%
312.79
1
10.02%
9.98
13.03%
7.68
8.47%
11.81
3.67%
27.25
1.19%
83.85
0.31%
322.48
2
4.86%
20.57
6.32%
15.83
4.11%
24.35
1.78%
56.19
0.58%
172.89
0.15%
664.89
3
1.57%
63.63
2.04%
48.95
1.33%
75.31
0.58%
173.79
0.19%
534.76
0.05%
2057.61
4
0.38%
262.4
0.5%
201.86
0.32%
310.56
0.14%
716.85
0.05%
2202.64
0.01%
8474.58
5
0.07%
1353.18
0.1%
1040.58
0.06%
1600.0
0.03%
3690.04
0.01%
11363.64
0.0%
43478.26
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.27% · Fair: 365.63
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 62.09% 37.91%
1.5 25.32% 74.68%
2.5 7.49% 92.51%
3.5 1.72% 98.28%
4.5 0.32% 99.68%
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 10.33% 9.68
1 23.45% 4.26
2 26.62% 3.76
3 20.14% 4.97
4 11.43% 8.75
5+ 8.03% 12.46
Mehr (Über) 2.5 39.6% Weniger (Unter) 2.5 60.4%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 26.68%
Unentschieden 29.65%
Gast Sieg 43.68%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 39.6%
Weniger (Unter) 2.5 60.4%
Beide treffen (BTTS)
Ja 45.17%
Nein 54.83%
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 2.73% 36.64 7.25% 13.79 90.02% 1.11
-1.5 9.98% 10.02 — 90.02% 1.11
-1.0 9.98% 10.02 17.82% 5.61 72.2% 1.39
-0.5 27.8% 3.6 — 72.2% 1.39
0 (PK) 27.8% 3.6 28.09% 3.56 44.11% 2.27
+0.5 55.89% 1.79 — 44.11% 2.27
+1.0 55.89% 1.79 23.88% 4.19 20.23% 4.94
+1.5 79.77% 1.25 — 20.23% 4.94
+2.0 79.77% 1.25 13.03% 7.68 7.2% 13.88

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.