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
33.61%
Faire Quote
2.97
Unentschieden
27.9%
Faire Quote
3.58
Gast Sieg
38.49%
Faire Quote
2.6
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.54%
Faire Quote 7.97
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 | 2.97 | — | |
| Unentschieden | 3.58 | — | |
| Gast Sieg | 2.6 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.54% | 7.97 |
| 2 | 0-1 | 9.95% | 10.05 |
| 3 | 1-0 | 9.36% | 10.69 |
| 4 | 1-2 | 8.4% | 11.9 |
| 5 | 2-1 | 7.9% | 12.66 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 0-2 | 6.67% | 15.0 |
| 8 | 2-0 | 5.9% | 16.96 |
| 9 | 2-2 | 5.29% | 18.89 |
| 10 | 1-3 | 3.75% | 26.65 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.95%
10.05
|
6.67%
15.0
|
2.98%
33.57
|
1.0%
100.22
|
0.27%
373.97
|
| 1 |
9.36%
10.69
|
12.54%
7.97
|
8.4%
11.9
|
3.75%
26.65
|
1.26%
79.54
|
0.34%
296.82
|
| 2 |
5.9%
16.96
|
7.9%
12.66
|
5.29%
18.89
|
2.36%
42.3
|
0.79%
126.25
|
0.21%
471.03
|
| 3 |
2.48%
40.38
|
3.32%
30.14
|
2.22%
44.98
|
0.99%
100.7
|
0.33%
300.57
|
0.09%
1121.08
|
| 4 |
0.78%
128.21
|
1.05%
95.68
|
0.7%
142.8
|
0.31%
319.69
|
0.1%
954.2
|
0.03%
3558.72
|
| 5 |
0.2%
508.65
|
0.26%
379.65
|
0.18%
566.57
|
0.08%
1269.04
|
0.03%
3787.88
|
0.01%
14084.51
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.45%
·
Fair:
222.62
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
33.61%
Unentschieden
27.90%
Gast Sieg
38.49%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
52.88%
Nein
47.12%
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 | 5.12% 19.53 | 10.0% 10.0 | 84.88% 1.18 |
| -1.5 | 15.12% 6.61 | — | 84.88% 1.18 |
| -1.0 | 15.12% 6.61 | 19.82% 5.04 | 65.06% 1.54 |
| -0.5 | 34.94% 2.86 | — | 65.06% 1.54 |
| 0 (PK) | 34.94% 2.86 | 26.37% 3.79 | 38.69% 2.58 |
| +0.5 | 61.31% 1.63 | — | 38.69% 2.58 |
| +1.0 | 61.31% 1.63 | 21.08% 4.74 | 17.61% 5.68 |
| +1.5 | 82.39% 1.21 | — | 17.61% 5.68 |
| +2.0 | 82.39% 1.21 | 11.31% 8.84 | 6.3% 15.87 |
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.