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
37.3%
Faire Quote 2.68
Unentschieden
27.06%
Faire Quote 3.7
Gast Sieg
35.63%
Faire Quote 2.81
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.09% Faire Quote 8.27

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 2.68 —
Unentschieden 3.7 —
Gast Sieg 2.81 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.09% 8.27
2 1-0 8.82% 11.34
3 0-1 8.76% 11.42
4 2-1 8.34% 11.99
5 1-2 8.28% 12.08
6 0-0 6.39% 15.64
7 2-0 6.09% 16.43
8 0-2 6.0% 16.67
9 2-2 5.71% 17.51
10 3-1 3.84% 26.07
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.39%
15.64
8.76%
11.42
6.0%
16.67
2.74%
36.5
0.94%
106.58
0.26%
388.95
1
8.82%
11.34
12.09%
8.27
8.28%
12.08
3.78%
26.45
1.29%
77.23
0.35%
281.85
2
6.09%
16.43
8.34%
11.99
5.71%
17.51
2.61%
38.33
0.89%
111.92
0.24%
408.5
3
2.8%
35.71
3.84%
26.07
2.63%
38.05
1.2%
83.33
0.41%
243.31
0.11%
888.1
4
0.97%
103.52
1.32%
75.56
0.91%
110.3
0.41%
241.55
0.14%
705.22
0.04%
2570.69
5
0.27%
375.09
0.37%
273.75
0.25%
399.68
0.11%
874.89
0.04%
2557.54
0.01%
9345.79
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.59% · Fair: 170.65
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.84% 25.16%
1.5 40.12% 59.88%
2.5 16.17% 83.83%
3.5 5.15% 94.85%
4.5 1.35% 98.65%
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 6.39% 15.64
1 17.58% 5.69
2 24.17% 4.14
3 22.16% 4.51
4 15.23% 6.56
5+ 14.46% 6.91
Mehr (Über) 2.5 51.85% Weniger (Unter) 2.5 48.15%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 37.30%
Unentschieden 27.06%
Gast Sieg 35.63%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 51.85%
Weniger (Unter) 2.5 48.15%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.82%
Nein 44.18%
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 6.26% 15.98 10.95% 9.13 82.79% 1.21
-1.5 17.21% 5.81 — 82.79% 1.21
-1.0 17.21% 5.81 20.25% 4.94 62.54% 1.6
-0.5 37.46% 2.67 — 62.54% 1.6
0 (PK) 37.46% 2.67 25.54% 3.91 37.0% 2.7
+0.5 63.0% 1.59 — 37.0% 2.7
+1.0 63.0% 1.59 20.1% 4.98 16.9% 5.92
+1.5 83.1% 1.2 — 16.9% 5.92
+2.0 83.1% 1.2 10.8% 9.26 6.11% 16.38

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.