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
37.59%
Faire Quote 2.66
Unentschieden
27.39%
Faire Quote 3.65
Gast Sieg
35.01%
Faire Quote 2.86
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.28% Faire Quote 8.14

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 2.66 —
Unentschieden 3.65 —
Gast Sieg 2.86 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.28% 8.14
2 1-0 9.23% 10.83
3 0-1 9.03% 11.08
4 2-1 8.35% 11.98
5 1-2 8.17% 12.25
6 0-0 6.79% 14.73
7 2-0 6.28% 15.93
8 0-2 6.0% 16.66
9 2-2 5.55% 18.01
10 3-1 3.79% 26.42
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.79%
14.73
9.03%
11.08
6.0%
16.66
2.66%
37.57
0.89%
112.99
0.24%
424.81
1
9.23%
10.83
12.28%
8.14
8.17%
12.25
3.62%
27.63
1.2%
83.08
0.32%
312.3
2
6.28%
15.93
8.35%
11.98
5.55%
18.01
2.46%
40.63
0.82%
122.19
0.22%
459.35
3
2.85%
35.14
3.79%
26.42
2.52%
39.73
1.12%
89.61
0.37%
269.54
0.1%
1013.17
4
0.97%
103.35
1.29%
77.71
0.86%
116.85
0.38%
263.57
0.13%
792.39
0.03%
2976.19
5
0.26%
379.94
0.35%
285.71
0.23%
429.55
0.1%
968.99
0.03%
2915.45
0.01%
10989.01
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.53% · Fair: 189.9
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.33% 25.67%
1.5 39.43% 60.57%
2.5 15.69% 84.31%
3.5 4.93% 95.07%
4.5 1.27% 98.73%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.55% 26.45%
1.5 38.38% 61.62%
2.5 14.99% 85.01%
3.5 4.61% 95.39%
4.5 1.17% 98.83%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.79% 14.73
1 18.26% 5.48
2 24.56% 4.07
3 22.02% 4.54
4 14.81% 6.75
5+ 13.56% 7.37
Mehr (Über) 2.5 50.39% Weniger (Unter) 2.5 49.61%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 37.59%
Unentschieden 27.39%
Gast Sieg 35.01%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 50.39%
Weniger (Unter) 2.5 49.61%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.67%
Nein 45.33%
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 6.21% 16.09 11.03% 9.07 82.76% 1.21
-1.5 17.24% 5.8 — 82.76% 1.21
-1.0 17.24% 5.8 20.51% 4.87 62.24% 1.61
-0.5 37.76% 2.65 — 62.24% 1.61
0 (PK) 37.76% 2.65 25.87% 3.87 36.37% 2.75
+0.5 63.63% 1.57 — 36.37% 2.75
+1.0 63.63% 1.57 20.06% 4.98 16.31% 6.13
+1.5 83.69% 1.19 — 16.31% 6.13
+2.0 83.69% 1.19 10.55% 9.48 5.76% 17.35

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.