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
58.48%
Faire Quote 1.71
Unentschieden
20.98%
Faire Quote 4.77
Gast Sieg
20.54%
Faire Quote 4.87
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.4% Faire Quote 10.64

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 1.71 —
Unentschieden 4.77 —
Gast Sieg 4.87 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 9.4% 10.64
2 1-1 8.24% 12.13
3 2-0 7.17% 13.94
4 3-1 7.14% 14.0
5 1-0 6.29% 15.89
6 2-2 6.16% 16.25
7 3-0 5.45% 18.34
8 1-2 5.4% 18.52
9 3-2 4.68% 21.38
10 4-1 4.07% 24.56
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.76%
36.23
3.62%
27.66
2.37%
42.23
1.03%
96.7
0.34%
295.25
0.09%
1127.4
1
6.29%
15.89
8.24%
12.13
5.4%
18.52
2.36%
42.41
0.77%
129.5
0.2%
494.32
2
7.17%
13.94
9.4%
10.64
6.16%
16.25
2.69%
37.21
0.88%
113.6
0.23%
433.65
3
5.45%
18.34
7.14%
14.0
4.68%
21.38
2.04%
48.95
0.67%
149.48
0.18%
570.45
4
3.11%
32.18
4.07%
24.56
2.67%
37.5
1.16%
85.88
0.38%
262.26
0.1%
1001.0
5
1.42%
70.57
1.86%
53.87
1.22%
82.24
0.53%
188.36
0.17%
575.04
0.05%
2192.98
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.11% · Fair: 32.12
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 89.77% 10.23%
1.5 66.45% 33.55%
2.5 39.86% 60.13%
3.5 19.66% 80.34%
4.5 8.14% 91.86%
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 2.76% 36.23
1 9.91% 10.09
2 17.79% 5.62
3 21.28% 4.70
4 19.10% 5.24
5+ 29.16% 3.43
Mehr (Über) 2.5 69.55% Weniger (Unter) 2.5 30.45%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 58.48%
Unentschieden 20.98%
Gast Sieg 20.54%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 69.55%
Weniger (Unter) 2.5 30.45%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.55%
Nein 34.45%
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 19.91% 5.02 17.58% 5.69 62.5% 1.6
-1.5 37.5% 2.67 — 62.5% 1.6
-1.0 37.5% 2.67 21.72% 4.6 40.78% 2.45
-0.5 59.22% 1.69 — 40.78% 2.45
0 (PK) 59.22% 1.69 19.63% 5.09 21.14% 4.73
+0.5 78.85% 1.27 — 21.14% 4.73
+1.0 78.85% 1.27 12.48% 8.01 8.66% 11.54
+1.5 91.33% 1.09 — 8.66% 11.54
+2.0 91.33% 1.09 5.81% 17.23 2.86% 34.99

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.