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
24.68%
Faire Quote
4.05
Unentschieden
29.41%
Faire Quote
3.4
Gast Sieg
45.92%
Faire Quote
2.18
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 13.98%
Faire Quote 7.15
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 | 4.05 | — | |
| Unentschieden | 3.4 | — | |
| Gast Sieg | 2.18 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.98% | 7.15 |
| 2 | 1-1 | 12.86% | 7.77 |
| 3 | 0-0 | 10.44% | 9.58 |
| 4 | 1-0 | 9.6% | 10.42 |
| 5 | 0-2 | 9.37% | 10.67 |
| 6 | 1-2 | 8.62% | 11.6 |
| 7 | 2-1 | 5.92% | 16.9 |
| 8 | 2-0 | 4.42% | 22.64 |
| 9 | 0-3 | 4.18% | 23.9 |
| 10 | 2-2 | 3.96% | 25.22 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.44%
9.58
|
13.98%
7.15
|
9.37%
10.67
|
4.18%
23.9
|
1.4%
71.33
|
0.38%
266.17
|
| 1 |
9.6%
10.42
|
12.86%
7.77
|
8.62%
11.6
|
3.85%
25.97
|
1.29%
77.54
|
0.35%
289.35
|
| 2 |
4.42%
22.64
|
5.92%
16.9
|
3.96%
25.22
|
1.77%
56.47
|
0.59%
168.55
|
0.16%
628.93
|
| 3 |
1.35%
73.84
|
1.81%
55.11
|
1.22%
82.24
|
0.54%
184.13
|
0.18%
549.75
|
0.05%
2049.18
|
| 4 |
0.31%
321.03
|
0.42%
239.58
|
0.28%
357.65
|
0.12%
800.64
|
0.04%
2392.34
|
0.01%
8928.57
|
| 5 |
0.06%
1745.2
|
0.08%
1302.08
|
0.05%
1941.75
|
0.02%
4347.83
|
0.01%
12987.01
|
0.0%
47619.05
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.3%
·
Fair:
336.59
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 10.44% | 9.58 |
| 1 | 23.58% | 4.24 |
| 2 | 26.65% | 3.75 |
| 3 | 20.08% | 4.98 |
| 4 | 11.34% | 8.82 |
| 5+ | 7.91% | 12.64 |
|
Mehr (Über) 2.5 39.33%
Weniger (Unter) 2.5 60.67%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
24.68%
Unentschieden
29.41%
Gast Sieg
45.92%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
39.33%
Weniger (Unter) 2.5
60.67%
Beide treffen (BTTS)
Ja
44.4%
Nein
55.6%
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 | 2.31% 43.37 | 6.53% 15.3 | 91.16% 1.1 |
| -1.5 | 8.84% 11.31 | — | 91.16% 1.1 |
| -1.0 | 8.84% 11.31 | 16.87% 5.93 | 74.29% 1.35 |
| -0.5 | 25.71% 3.89 | — | 74.29% 1.35 |
| 0 (PK) | 25.71% 3.89 | 27.85% 3.59 | 46.44% 2.15 |
| +0.5 | 53.56% 1.87 | — | 46.44% 2.15 |
| +1.0 | 53.56% 1.87 | 24.57% 4.07 | 21.88% 4.57 |
| +1.5 | 78.12% 1.28 | — | 21.88% 4.57 |
| +2.0 | 78.12% 1.28 | 13.86% 7.21 | 8.01% 12.48 |
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.