Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
41.31%
Faire Quote 2.42
Unentschieden
26.36%
Faire Quote 3.79
Gast Sieg
32.33%
Faire Quote 3.09
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.66% Faire Quote 8.57

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 2.42 —
Unentschieden 3.79 —
Gast Sieg 3.09 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

Value-Wetts ansehen →
Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.66% 8.57
2 2-1 8.87% 11.28
3 1-0 8.7% 11.49
4 1-2 7.82% 12.8
5 0-1 7.67% 13.03
6 2-0 6.62% 15.12
7 2-2 5.94% 16.84
8 0-0 5.73% 17.46
9 0-2 5.14% 19.45
10 3-1 4.49% 22.26
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.73%
17.46
7.67%
13.03
5.14%
19.45
2.3%
43.54
0.77%
129.97
0.21%
484.97
1
8.7%
11.49
11.66%
8.57
7.82%
12.8
3.49%
28.65
1.17%
85.51
0.31%
319.08
2
6.62%
15.12
8.87%
11.28
5.94%
16.84
2.65%
37.69
0.89%
112.51
0.24%
419.82
3
3.35%
29.83
4.49%
22.26
3.01%
33.23
1.34%
74.39
0.45%
222.07
0.12%
828.5
4
1.27%
78.51
1.71%
58.59
1.14%
87.44
0.51%
195.77
0.17%
584.45
0.05%
2178.65
5
0.39%
258.26
0.52%
192.72
0.35%
287.69
0.16%
643.92
0.05%
1923.08
0.01%
7194.24
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.73% · Fair: 136.65
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.13% 21.87%
1.5 44.88% 55.12%
2.5 19.62% 80.38%
3.5 6.82% 93.18%
4.5 1.95% 98.05%
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 5.73% 17.46
1 16.38% 6.11
2 23.42% 4.27
3 22.33% 4.48
4 15.97% 6.26
5+ 16.18% 6.18
Mehr (Über) 2.5 54.47% Weniger (Unter) 2.5 45.53%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 41.31%
Unentschieden 26.36%
Gast Sieg 32.33%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 54.47%
Weniger (Unter) 2.5 45.53%
Beide treffen (BTTS)
Ja 57.67%
Nein 42.33%
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 8.04% 12.43 12.42% 8.05 79.54% 1.26
-1.5 20.46% 4.89 — 79.54% 1.26
-1.0 20.46% 4.89 21.15% 4.73 58.39% 1.71
-0.5 41.61% 2.4 — 58.39% 1.71
0 (PK) 41.61% 2.4 24.86% 4.02 33.53% 2.98
+0.5 66.47% 1.5 — 33.53% 2.98
+1.0 66.47% 1.5 18.64% 5.36 14.89% 6.72
+1.5 85.11% 1.17 — 14.89% 6.72
+2.0 85.11% 1.17 9.65% 10.36 5.24% 19.1

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
Mehr erfahren
TOOL TEILEN

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.