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
43.07%
Faire Quote 2.32
Unentschieden
25.63%
Faire Quote 3.9
Gast Sieg
31.3%
Faire Quote 3.19
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.16% Faire Quote 8.96

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 2.32 —
Unentschieden 3.9 —
Gast Sieg 3.19 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.16% 8.96
2 2-1 9.04% 11.06
3 1-0 8.15% 12.28
4 1-2 7.65% 13.08
5 0-1 6.89% 14.52
6 2-0 6.6% 15.15
7 2-2 6.19% 16.15
8 0-0 5.03% 19.89
9 3-1 4.88% 20.48
10 0-2 4.72% 21.19
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.03%
19.89
6.89%
14.52
4.72%
21.19
2.16%
46.4
0.74%
135.48
0.2%
494.56
1
8.15%
12.28
11.16%
8.96
7.65%
13.08
3.49%
28.64
1.2%
83.63
0.33%
305.25
2
6.6%
15.15
9.04%
11.06
6.19%
16.15
2.83%
35.36
0.97%
103.24
0.27%
376.79
3
3.56%
28.06
4.88%
20.48
3.34%
29.9
1.53%
65.48
0.52%
191.2
0.14%
697.84
4
1.44%
69.3
1.98%
50.58
1.35%
73.84
0.62%
161.68
0.21%
472.14
0.06%
1724.14
5
0.47%
213.86
0.64%
156.1
0.44%
227.89
0.2%
499.0
0.07%
1457.73
0.02%
5319.15
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.93% · Fair: 107.94
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.21% 19.79%
1.5 48.15% 51.85%
2.5 22.18% 77.82%
3.5 8.16% 91.84%
4.5 2.48% 97.52%
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 5.03% 19.89
1 15.04% 6.65
2 22.48% 4.45
3 22.40% 4.46
4 16.75% 5.97
5+ 18.31% 5.46
Mehr (Über) 2.5 57.46% Weniger (Unter) 2.5 42.54%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.07%
Unentschieden 25.63%
Gast Sieg 31.30%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.46%
Weniger (Unter) 2.5 42.54%
Beide treffen (BTTS)
Ja 59.83%
Nein 40.17%
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 9.14% 10.94 13.05% 7.66 77.8% 1.29
-1.5 22.2% 4.5 — 77.8% 1.29
-1.0 22.2% 4.5 21.22% 4.71 56.58% 1.77
-0.5 43.42% 2.3 — 56.58% 1.77
0 (PK) 43.42% 2.3 24.14% 4.14 32.44% 3.08
+0.5 67.56% 1.48 — 32.44% 3.08
+1.0 67.56% 1.48 17.95% 5.57 14.49% 6.9
+1.5 85.51% 1.17 — 14.49% 6.9
+2.0 85.51% 1.17 9.34% 10.71 5.15% 19.41

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.