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
30.77%
Faire Quote 3.25
Unentschieden
28.46%
Faire Quote 3.51
Gast Sieg
40.77%
Faire Quote 2.45
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.78% Faire Quote 7.83

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 3.25 —
Unentschieden 3.51 —
Gast Sieg 2.45 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.78% 7.83
2 0-1 11.11% 9.0
3 1-0 9.53% 10.49
4 1-2 8.56% 11.68
5 0-0 8.29% 12.06
6 0-2 7.44% 13.43
7 2-1 7.35% 13.61
8 2-0 5.48% 18.24
9 2-2 4.92% 20.32
10 1-3 3.82% 26.15
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.29%
12.06
11.11%
9.0
7.44%
13.43
3.32%
30.08
1.11%
89.78
0.3%
335.01
1
9.53%
10.49
12.78%
7.83
8.56%
11.68
3.82%
26.15
1.28%
78.07
0.34%
291.29
2
5.48%
18.24
7.35%
13.61
4.92%
20.32
2.2%
45.49
0.74%
135.78
0.2%
506.59
3
2.1%
47.58
2.82%
35.51
1.89%
53.0
0.84%
118.65
0.28%
354.23
0.08%
1321.0
4
0.6%
165.51
0.81%
123.52
0.54%
184.33
0.24%
412.71
0.08%
1231.53
0.02%
4587.16
5
0.14%
719.42
0.19%
537.06
0.12%
801.28
0.06%
1795.33
0.02%
5347.59
0.01%
20000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.38% · Fair: 263.37
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
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 8.29% 12.06
1 20.64% 4.84
2 25.70% 3.89
3 21.33% 4.69
4 13.28% 7.53
5+ 10.75% 9.30
Mehr (Über) 2.5 45.36% Weniger (Unter) 2.5 54.64%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 30.77%
Unentschieden 28.46%
Gast Sieg 40.77%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 45.36%
Weniger (Unter) 2.5 54.64%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.44%
Nein 49.56%
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 4.08% 24.5 8.9% 11.24 87.02% 1.15
-1.5 12.98% 7.7 — 87.02% 1.15
-1.0 12.98% 7.7 19.03% 5.25 67.99% 1.47
-0.5 32.01% 3.12 — 67.99% 1.47
0 (PK) 32.01% 3.12 26.92% 3.71 41.07% 2.43
+0.5 58.93% 1.7 — 41.07% 2.43
+1.0 58.93% 1.7 22.17% 4.51 18.9% 5.29
+1.5 81.1% 1.23 — 18.9% 5.29
+2.0 81.1% 1.23 12.08% 8.28 6.81% 14.68

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.