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
55.7%
Faire Quote 1.8
Unentschieden
21.96%
Faire Quote 4.55
Gast Sieg
22.34%
Faire Quote 4.48
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.49% Faire Quote 10.53

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 1.8 —
Unentschieden 4.55 —
Gast Sieg 4.48 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 9.49% 10.53
2 1-1 8.83% 11.32
3 2-0 7.19% 13.9
4 3-1 6.8% 14.7
5 1-0 6.69% 14.95
6 2-2 6.27% 15.96
7 1-2 5.83% 17.16
8 3-0 5.15% 19.4
9 3-2 4.49% 22.27
10 0-1 4.11% 24.35
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.11%
32.14
4.11%
24.35
2.71%
36.89
1.19%
83.84
0.39%
254.07
0.1%
962.46
1
6.69%
14.95
8.83%
11.32
5.83%
17.16
2.56%
38.99
0.85%
118.16
0.22%
447.63
2
7.19%
13.9
9.49%
10.53
6.27%
15.96
2.76%
36.27
0.91%
109.91
0.24%
416.32
3
5.15%
19.4
6.8%
14.7
4.49%
22.27
1.98%
50.61
0.65%
153.37
0.17%
581.06
4
2.77%
36.1
3.66%
27.34
2.41%
41.43
1.06%
94.16
0.35%
285.31
0.09%
1081.08
5
1.19%
83.94
1.57%
63.59
1.04%
96.36
0.46%
218.96
0.15%
663.57
0.04%
2512.56
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.49% · Fair: 40.1
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 88.35% 11.65%
1.5 63.31% 36.69%
2.5 36.38% 63.61%
3.5 17.09% 82.91%
4.5 6.72% 93.28%
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 3.11% 32.14
1 10.80% 9.26
2 18.73% 5.34
3 21.67% 4.61
4 18.80% 5.32
5+ 26.89% 3.72
Mehr (Über) 2.5 67.36% Weniger (Unter) 2.5 32.64%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 55.70%
Unentschieden 21.96%
Gast Sieg 22.34%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.36%
Weniger (Unter) 2.5 32.64%
Beide treffen (BTTS)
Ja 64.75%
Nein 35.25%
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 17.56% 5.69 16.92% 5.91 65.51% 1.53
-1.5 34.49% 2.9 — 65.51% 1.53
-1.0 34.49% 2.9 21.9% 4.57 43.61% 2.29
-0.5 56.39% 1.77 — 43.61% 2.29
0 (PK) 56.39% 1.77 20.58% 4.86 23.03% 4.34
+0.5 76.97% 1.3 — 23.03% 4.34
+1.0 76.97% 1.3 13.45% 7.44 9.58% 10.43
+1.5 90.41% 1.11 — 9.58% 10.43
+2.0 90.41% 1.11 6.38% 15.68 3.2% 31.21

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.