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
39.48%
Faire Quote 2.53
Unentschieden
27.13%
Faire Quote 3.69
Gast Sieg
33.39%
Faire Quote 2.99
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.13% Faire Quote 8.24

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 2.53 —
Unentschieden 3.69 —
Gast Sieg 2.99 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.13% 8.24
2 1-0 9.26% 10.8
3 2-1 8.61% 11.61
4 0-1 8.54% 11.7
5 1-2 7.95% 12.58
6 2-0 6.58% 15.21
7 0-0 6.52% 15.33
8 2-2 5.64% 17.72
9 0-2 5.6% 17.87
10 3-1 4.08% 24.53
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.52%
15.33
8.54%
11.7
5.6%
17.87
2.44%
40.92
0.8%
124.95
0.21%
476.87
1
9.26%
10.8
12.13%
8.24
7.95%
12.58
3.47%
28.82
1.14%
88.0
0.3%
335.91
2
6.58%
15.21
8.61%
11.61
5.64%
17.72
2.46%
40.59
0.81%
123.93
0.21%
473.04
3
3.11%
32.13
4.08%
24.53
2.67%
37.44
1.17%
85.76
0.38%
261.85
0.1%
999.0
4
1.1%
90.51
1.45%
69.09
0.95%
105.49
0.41%
241.55
0.14%
737.46
0.04%
2816.9
5
0.31%
318.67
0.41%
243.25
0.27%
371.47
0.12%
850.34
0.04%
2597.4
0.01%
9900.99
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.57% · Fair: 174.31
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.83% 24.17%
1.5 41.51% 58.49%
2.5 17.14% 82.86%
3.5 5.6% 94.4%
4.5 1.51% 98.49%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.52% 15.33
1 17.80% 5.62
2 24.30% 4.11
3 22.12% 4.52
4 15.09% 6.62
5+ 14.16% 7.06
Mehr (Über) 2.5 51.37% Weniger (Unter) 2.5 48.63%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.48%
Unentschieden 27.13%
Gast Sieg 33.39%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 51.37%
Weniger (Unter) 2.5 48.63%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.37%
Nein 44.63%
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 6.99% 14.31 11.73% 8.53 81.28% 1.23
-1.5 18.72% 5.34 — 81.28% 1.23
-1.0 18.72% 5.34 21.0% 4.76 60.28% 1.66
-0.5 39.72% 2.52 — 60.28% 1.66
0 (PK) 39.72% 2.52 25.61% 3.9 34.67% 2.88
+0.5 65.33% 1.53 — 34.67% 2.88
+1.0 65.33% 1.53 19.37% 5.16 15.3% 6.54
+1.5 84.7% 1.18 — 15.3% 6.54
+2.0 84.7% 1.18 9.98% 10.02 5.32% 18.8

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.