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
46.18%
Faire Quote 2.17
Unentschieden
25.24%
Faire Quote 3.96
Gast Sieg
28.59%
Faire Quote 3.5
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.98% Faire Quote 9.11

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 2.17 —
Unentschieden 3.96 —
Gast Sieg 3.5 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.98% 9.11
2 2-1 9.33% 10.72
3 1-0 8.38% 11.93
4 1-2 7.19% 13.91
5 2-0 7.12% 14.04
6 0-1 6.46% 15.49
7 2-2 6.11% 16.36
8 3-1 5.29% 18.91
9 0-0 4.93% 20.29
10 0-2 4.23% 23.64
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.93%
20.29
6.46%
15.49
4.23%
23.64
1.85%
54.14
0.6%
165.32
0.16%
630.91
1
8.38%
11.93
10.98%
9.11
7.19%
13.91
3.14%
31.85
1.03%
97.26
0.27%
371.2
2
7.12%
14.04
9.33%
10.72
6.11%
16.36
2.67%
37.47
0.87%
114.42
0.23%
436.68
3
4.04%
24.78
5.29%
18.91
3.46%
28.88
1.51%
66.12
0.5%
201.9
0.13%
770.42
4
1.72%
58.3
2.25%
44.5
1.47%
67.94
0.64%
155.59
0.21%
475.06
0.06%
1814.88
5
0.58%
171.47
0.76%
130.89
0.5%
199.84
0.22%
457.67
0.07%
1396.65
0.02%
5319.15
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.03% · Fair: 97.14
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.73% 18.27%
1.5 50.68% 49.32%
2.5 24.28% 75.72%
3.5 9.32% 90.68%
4.5 2.96% 97.04%
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 4.93% 20.29
1 14.84% 6.74
2 22.33% 4.48
3 22.40% 4.46
4 16.86% 5.93
5+ 18.64% 5.36
Mehr (Über) 2.5 57.9% Weniger (Unter) 2.5 42.1%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 46.18%
Unentschieden 25.24%
Gast Sieg 28.59%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.9%
Weniger (Unter) 2.5 42.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja 59.68%
Nein 40.32%
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 10.62% 9.42 14.12% 7.08 75.26% 1.33
-1.5 24.74% 4.04 — 75.26% 1.33
-1.0 24.74% 4.04 21.89% 4.57 53.37% 1.87
-0.5 46.63% 2.14 — 53.37% 1.87
0 (PK) 46.63% 2.14 23.76% 4.21 29.61% 3.38
+0.5 70.39% 1.42 — 29.61% 3.38
+1.0 70.39% 1.42 16.87% 5.93 12.74% 7.85
+1.5 87.26% 1.15 — 12.74% 7.85
+2.0 87.26% 1.15 8.39% 11.92 4.35% 22.99

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.