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
47.38%
Faire Quote 2.11
Unentschieden
24.54%
Faire Quote 4.07
Gast Sieg
28.07%
Faire Quote 3.56
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.46% Faire Quote 9.56

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 2.11 —
Unentschieden 4.07 —
Gast Sieg 3.56 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.46% 9.56
2 2-1 9.36% 10.68
3 1-0 7.75% 12.91
4 1-2 7.06% 14.16
5 2-0 6.93% 14.42
6 2-2 6.32% 15.83
7 0-1 5.84% 17.11
8 3-1 5.59% 17.9
9 0-0 4.33% 23.1
10 3-0 4.14% 24.17
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.33%
23.1
5.84%
17.11
3.94%
25.35
1.77%
56.34
0.6%
166.94
0.16%
618.43
1
7.75%
12.91
10.46%
9.56
7.06%
14.16
3.18%
31.48
1.07%
93.27
0.29%
345.42
2
6.93%
14.42
9.36%
10.68
6.32%
15.83
2.84%
35.17
0.96%
104.2
0.26%
385.95
3
4.14%
24.17
5.59%
17.9
3.77%
26.52
1.7%
58.94
0.57%
174.64
0.15%
646.83
4
1.85%
54.01
2.5%
40.01
1.69%
59.27
0.76%
131.72
0.26%
390.32
0.07%
1445.09
5
0.66%
150.88
0.89%
111.76
0.6%
165.56
0.27%
367.92
0.09%
1090.51
0.02%
4032.26
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.28% · Fair: 78.28
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.3% 16.7%
1.5 53.42% 46.58%
2.5 26.67% 73.33%
3.5 10.71% 89.29%
4.5 3.57% 96.43%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.08% 25.92%
1.5 39.08% 60.92%
2.5 15.46% 84.54%
3.5 4.82% 95.18%
4.5 1.24% 98.76%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.33% 23.10
1 13.59% 7.36
2 21.34% 4.69
3 22.33% 4.48
4 17.53% 5.70
5+ 20.88% 4.79
Mehr (Über) 2.5 60.74% Weniger (Unter) 2.5 39.26%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 47.38%
Unentschieden 24.54%
Gast Sieg 28.07%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 60.74%
Weniger (Unter) 2.5 39.26%
Beide treffen (BTTS)
Ja 61.71%
Nein 38.29%
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 11.62% 8.6 14.51% 6.89 73.87% 1.35
-1.5 26.13% 3.83 — 73.87% 1.35
-1.0 26.13% 3.83 21.74% 4.6 52.13% 1.92
-0.5 47.87% 2.09 — 52.13% 1.92
0 (PK) 47.87% 2.09 23.09% 4.33 29.05% 3.44
+0.5 70.95% 1.41 — 29.05% 3.44
+1.0 70.95% 1.41 16.39% 6.1 12.65% 7.9
+1.5 87.35% 1.14 — 12.65% 7.9
+2.0 87.35% 1.14 8.25% 12.12 4.4% 22.73

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.