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
45.01%
Faire Quote 2.22
Unentschieden
25.59%
Faire Quote 3.91
Gast Sieg
29.4%
Faire Quote 3.4
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.2% Faire Quote 8.93

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 2.22 —
Unentschieden 3.91 —
Gast Sieg 3.4 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.2% 8.93
2 2-1 9.24% 10.82
3 1-0 8.55% 11.7
4 1-2 7.34% 13.63
5 2-0 7.05% 14.18
6 0-1 6.79% 14.73
7 2-2 6.05% 16.52
8 0-0 5.18% 19.3
9 3-1 5.08% 19.68
10 0-2 4.45% 22.49
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.18%
19.3
6.79%
14.73
4.45%
22.49
1.94%
51.5
0.64%
157.26
0.17%
600.24
1
8.55%
11.7
11.2%
8.93
7.34%
13.63
3.2%
31.21
1.05%
95.31
0.27%
363.77
2
7.05%
14.18
9.24%
10.82
6.05%
16.52
2.64%
37.84
0.87%
115.53
0.23%
440.92
3
3.88%
25.78
5.08%
19.68
3.33%
30.04
1.45%
68.79
0.48%
210.04
0.12%
801.92
4
1.6%
62.49
2.1%
47.7
1.37%
72.82
0.6%
166.78
0.2%
509.16
0.05%
1941.75
5
0.53%
189.36
0.69%
144.55
0.45%
220.7
0.2%
505.31
0.06%
1543.21
0.02%
5882.35
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.93% · Fair: 107.92
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.79% 19.2%
1.5 49.11% 50.89%
2.5 22.96% 77.04%
3.5 8.59% 91.41%
4.5 2.65% 97.35%
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 5.18% 19.30
1 15.34% 6.52
2 22.70% 4.41
3 22.40% 4.46
4 16.57% 6.03
5+ 17.81% 5.62
Mehr (Über) 2.5 56.78% Weniger (Unter) 2.5 43.22%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 45.01%
Unentschieden 25.59%
Gast Sieg 29.40%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 56.78%
Weniger (Unter) 2.5 43.22%
Beide treffen (BTTS)
Ja 58.99%
Nein 41.01%
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 9.92% 10.08 13.73% 7.29 76.35% 1.31
-1.5 23.65% 4.23 — 76.35% 1.31
-1.0 23.65% 4.23 21.79% 4.59 54.56% 1.83
-0.5 45.44% 2.2 — 54.56% 1.83
0 (PK) 45.44% 2.2 24.1% 4.15 30.46% 3.28
+0.5 69.54% 1.44 — 30.46% 3.28
+1.0 69.54% 1.44 17.3% 5.78 13.16% 7.6
+1.5 86.84% 1.15 — 13.16% 7.6
+2.0 86.84% 1.15 8.65% 11.56 4.51% 22.18

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.