Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
32.02%
Faire Quote 3.12
Unentschieden
28.67%
Faire Quote 3.49
Gast Sieg
39.31%
Faire Quote 2.54
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.87% Faire Quote 7.77

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 3.12 —
Unentschieden 3.49 —
Gast Sieg 2.54 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.87% 7.77
2 0-1 11.0% 9.09
3 1-0 9.9% 10.1
4 0-0 8.46% 11.82
5 1-2 8.36% 11.96
6 2-1 7.53% 13.29
7 0-2 7.15% 13.99
8 2-0 5.79% 17.27
9 2-2 4.89% 20.44
10 1-3 3.62% 27.6
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.46%
11.82
11.0%
9.09
7.15%
13.99
3.1%
32.29
1.01%
99.34
0.26%
382.12
1
9.9%
10.1
12.87%
7.77
8.36%
11.96
3.62%
27.6
1.18%
84.91
0.31%
326.58
2
5.79%
17.27
7.53%
13.29
4.89%
20.44
2.12%
47.17
0.69%
145.14
0.18%
558.35
3
2.26%
44.29
2.94%
34.07
1.91%
52.41
0.83%
120.95
0.27%
372.16
0.07%
1430.62
4
0.66%
151.42
0.86%
116.47
0.56%
179.18
0.24%
413.56
0.08%
1272.26
0.02%
4901.96
5
0.15%
647.25
0.2%
497.76
0.13%
765.7
0.06%
1766.78
0.02%
5434.78
0.0%
20833.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.35% · Fair: 281.77
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.96% 31.04%
1.5 32.65% 67.35%
2.5 11.41% 88.59%
3.5 3.12% 96.88%
4.5 0.7% 99.3%
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 8.46% 11.82
1 20.89% 4.79
2 25.80% 3.88
3 21.24% 4.71
4 13.12% 7.62
5+ 10.48% 9.54
Mehr (Über) 2.5 44.85% Weniger (Unter) 2.5 55.15%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.02%
Unentschieden 28.67%
Gast Sieg 39.31%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 44.85%
Weniger (Unter) 2.5 55.15%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.17%
Nein 49.83%
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 4.39% 22.78 9.34% 10.7 86.27% 1.16
-1.5 13.73% 7.28 — 86.27% 1.16
-1.0 13.73% 7.28 19.59% 5.1 66.68% 1.5
-0.5 33.32% 3.0 — 66.68% 1.5
0 (PK) 33.32% 3.0 27.13% 3.69 39.55% 2.53
+0.5 60.45% 1.65 — 39.55% 2.53
+1.0 60.45% 1.65 21.77% 4.59 17.78% 5.62
+1.5 82.22% 1.22 — 17.78% 5.62
+2.0 82.22% 1.22 11.53% 8.67 6.25% 16.01

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.