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
34.76%
Faire Quote
2.88
Unentschieden
27.86%
Faire Quote
3.59
Gast Sieg
37.38%
Faire Quote
2.68
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.52%
Faire Quote 7.99
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 | 2.88 | — | |
| Unentschieden | 3.59 | — | |
| Gast Sieg | 2.68 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.52% | 7.99 |
| 2 | 0-1 | 9.71% | 10.3 |
| 3 | 1-0 | 9.49% | 10.54 |
| 4 | 1-2 | 8.26% | 12.1 |
| 5 | 2-1 | 8.08% | 12.38 |
| 6 | 0-0 | 7.35% | 13.6 |
| 7 | 0-2 | 6.41% | 15.61 |
| 8 | 2-0 | 6.12% | 16.34 |
| 9 | 2-2 | 5.33% | 18.76 |
| 10 | 1-3 | 3.64% | 27.5 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.35%
13.6
|
9.71%
10.3
|
6.41%
15.61
|
2.82%
35.48
|
0.93%
107.5
|
0.25%
407.17
|
| 1 |
9.49%
10.54
|
12.52%
7.99
|
8.26%
12.1
|
3.64%
27.5
|
1.2%
83.33
|
0.32%
315.66
|
| 2 |
6.12%
16.34
|
8.08%
12.38
|
5.33%
18.76
|
2.35%
42.64
|
0.77%
129.2
|
0.2%
489.48
|
| 3 |
2.63%
38.01
|
3.47%
28.8
|
2.29%
43.63
|
1.01%
99.16
|
0.33%
300.48
|
0.09%
1137.66
|
| 4 |
0.85%
117.86
|
1.12%
89.29
|
0.74%
135.28
|
0.33%
307.5
|
0.11%
931.97
|
0.03%
3533.57
|
| 5 |
0.22%
456.83
|
0.29%
346.02
|
0.19%
524.38
|
0.08%
1191.9
|
0.03%
3610.11
|
0.01%
13698.63
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.45%
·
Fair:
220.02
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 7.35% | 13.60 |
| 1 | 19.19% | 5.21 |
| 2 | 25.05% | 3.99 |
| 3 | 21.79% | 4.59 |
| 4 | 14.22% | 7.03 |
| 5+ | 12.40% | 8.07 |
|
Mehr (Über) 2.5 48.41%
Weniger (Unter) 2.5 51.59%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
34.76%
Unentschieden
27.86%
Gast Sieg
37.38%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.41%
Weniger (Unter) 2.5
51.59%
Beide treffen (BTTS)
Ja
53.11%
Nein
46.89%
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 | 5.5% 18.17 | 10.42% 9.6 | 84.07% 1.19 |
| -1.5 | 15.92% 6.28 | — | 84.07% 1.19 |
| -1.0 | 15.92% 6.28 | 20.21% 4.95 | 63.87% 1.57 |
| -0.5 | 36.13% 2.77 | — | 63.87% 1.57 |
| 0 (PK) | 36.13% 2.77 | 26.33% 3.8 | 37.54% 2.66 |
| +0.5 | 62.46% 1.6 | — | 37.54% 2.66 |
| +1.0 | 62.46% 1.6 | 20.68% 4.84 | 16.86% 5.93 |
| +1.5 | 83.14% 1.2 | — | 16.86% 5.93 |
| +2.0 | 83.14% 1.2 | 10.91% 9.17 | 5.95% 16.81 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.