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
33.1%
Faire Quote 3.02
Unentschieden
28.01%
Faire Quote 3.57
Gast Sieg
38.89%
Faire Quote 2.57
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.59% Faire Quote 7.94

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 3.02 —
Unentschieden 3.57 —
Gast Sieg 2.57 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.59% 7.94
2 0-1 10.15% 9.85
3 1-0 9.4% 10.64
4 1-2 8.44% 11.85
5 2-1 7.81% 12.81
6 0-0 7.58% 13.2
7 0-2 6.8% 14.7
8 2-0 5.83% 17.17
9 2-2 5.23% 19.12
10 1-3 3.77% 26.54
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.58%
13.2
10.15%
9.85
6.8%
14.7
3.04%
32.91
1.02%
98.23
0.27%
366.57
1
9.4%
10.64
12.59%
7.94
8.44%
11.85
3.77%
26.54
1.26%
79.22
0.34%
295.6
2
5.83%
17.17
7.81%
12.81
5.23%
19.12
2.34%
42.81
0.78%
127.78
0.21%
476.87
3
2.41%
41.53
3.23%
30.99
2.16%
46.26
0.97%
103.56
0.32%
309.12
0.09%
1153.4
4
0.75%
133.98
1.0%
99.98
0.67%
149.21
0.3%
334.11
0.1%
997.01
0.03%
3717.47
5
0.19%
540.25
0.25%
403.06
0.17%
601.68
0.07%
1347.71
0.02%
4016.06
0.01%
14925.37
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.43% · Fair: 230.04
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.06% 28.94%
1.5 35.18% 64.82%
2.5 12.93% 87.07%
3.5 3.73% 96.27%
4.5 0.88% 99.12%
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 7.58% 13.20
1 19.55% 5.12
2 25.22% 3.97
3 21.69% 4.61
4 13.99% 7.15
5+ 11.98% 8.35
Mehr (Über) 2.5 47.65% Weniger (Unter) 2.5 52.35%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.10%
Unentschieden 28.01%
Gast Sieg 38.89%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 47.65%
Weniger (Unter) 2.5 52.35%
Beide treffen (BTTS)
Ja 52.45%
Nein 47.55%
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 4.92% 20.31 9.8% 10.2 85.27% 1.17
-1.5 14.73% 6.79 — 85.27% 1.17
-1.0 14.73% 6.79 19.69% 5.08 65.59% 1.52
-0.5 34.41% 2.91 — 65.59% 1.52
0 (PK) 34.41% 2.91 26.47% 3.78 39.11% 2.56
+0.5 60.89% 1.64 — 39.11% 2.56
+1.0 60.89% 1.64 21.28% 4.7 17.84% 5.61
+1.5 82.16% 1.22 — 17.84% 5.61
+2.0 82.16% 1.22 11.45% 8.74 6.39% 15.65

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.