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
29.98%
Faire Quote
3.34
Unentschieden
28.26%
Faire Quote
3.54
Gast Sieg
41.76%
Faire Quote
2.39
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.69%
Faire Quote 7.88
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 | 3.34 | — | |
| Unentschieden | 3.54 | — | |
| Gast Sieg | 2.39 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 0-1 | 11.13% | 8.98 |
| 3 | 1-0 | 9.26% | 10.79 |
| 4 | 1-2 | 8.69% | 11.5 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 0-2 | 7.63% | 13.11 |
| 7 | 2-1 | 7.23% | 13.82 |
| 8 | 2-0 | 5.28% | 18.94 |
| 9 | 2-2 | 4.96% | 20.18 |
| 10 | 1-3 | 3.97% | 25.19 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
11.13%
8.98
|
7.63%
13.11
|
3.48%
28.71
|
1.19%
83.83
|
0.33%
306.0
|
| 1 |
9.26%
10.79
|
12.69%
7.88
|
8.69%
11.5
|
3.97%
25.19
|
1.36%
73.53
|
0.37%
268.38
|
| 2 |
5.28%
18.94
|
7.23%
13.82
|
4.96%
20.18
|
2.26%
44.19
|
0.78%
129.02
|
0.21%
470.81
|
| 3 |
2.01%
49.83
|
2.75%
36.37
|
1.88%
53.1
|
0.86%
116.28
|
0.29%
339.56
|
0.08%
1239.16
|
| 4 |
0.57%
174.86
|
0.78%
127.63
|
0.54%
186.32
|
0.25%
408.0
|
0.08%
1191.9
|
0.02%
4347.83
|
| 5 |
0.13%
766.87
|
0.18%
559.91
|
0.12%
816.99
|
0.06%
1788.91
|
0.02%
5235.6
|
0.01%
19230.77
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.4%
·
Fair:
247.46
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.02% | 31.98% |
| 1.5 | 31.56% | 68.44% |
| 2.5 | 10.78% | 89.22% |
| 3.5 | 2.88% | 97.12% |
| 4.5 | 0.63% | 99.37% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
Mehr (Über) 2.5 45.87%
Weniger (Unter) 2.5 54.13%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
29.98%
Unentschieden
28.26%
Gast Sieg
41.76%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
45.87%
Weniger (Unter) 2.5
54.13%
Beide treffen (BTTS)
Ja
50.73%
Nein
49.27%
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 | 3.9% 25.61 | 8.63% 11.59 | 87.47% 1.14 |
| -1.5 | 12.53% 7.98 | — | 87.47% 1.14 |
| -1.0 | 12.53% 7.98 | 18.65% 5.36 | 68.82% 1.45 |
| -0.5 | 31.18% 3.21 | — | 68.82% 1.45 |
| 0 (PK) | 31.18% 3.21 | 26.72% 3.74 | 42.1% 2.38 |
| +0.5 | 57.9% 1.73 | — | 42.1% 2.38 |
| +1.0 | 57.9% 1.73 | 22.41% 4.46 | 19.69% 5.08 |
| +1.5 | 80.31% 1.25 | — | 19.69% 5.08 |
| +2.0 | 80.31% 1.25 | 12.46% 8.03 | 7.23% 13.83 |
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.