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
43.54%
Faire Quote 2.3
Unentschieden
25.5%
Faire Quote 3.92
Gast Sieg
30.96%
Faire Quote 3.23
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.07% Faire Quote 9.03

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 2.3 —
Unentschieden 3.92 —
Gast Sieg 3.23 —
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Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.07% 9.03
2 2-1 9.08% 11.01
3 1-0 8.08% 12.37
4 1-2 7.59% 13.18
5 0-1 6.75% 14.81
6 2-0 6.63% 15.09
7 2-2 6.22% 16.08
8 3-1 4.96% 20.14
9 0-0 4.93% 20.29
10 0-2 4.63% 21.62
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.93%
20.29
6.75%
14.81
4.63%
21.62
2.11%
47.34
0.72%
138.22
0.2%
504.54
1
8.08%
12.37
11.07%
9.03
7.59%
13.18
3.46%
28.87
1.19%
84.27
0.33%
307.6
2
6.63%
15.09
9.08%
11.01
6.22%
16.08
2.84%
35.2
0.97%
102.77
0.27%
375.09
3
3.62%
27.6
4.96%
20.14
3.4%
29.41
1.55%
64.39
0.53%
188.01
0.15%
686.34
4
1.49%
67.31
2.04%
49.13
1.39%
71.72
0.64%
157.06
0.22%
458.51
0.06%
1672.24
5
0.49%
205.21
0.67%
149.79
0.46%
218.67
0.21%
478.93
0.07%
1398.6
0.02%
5102.04
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.96% · Fair: 103.76
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.6% 19.4%
1.5 48.79% 51.21%
2.5 22.7% 77.3%
3.5 8.44% 91.56%
4.5 2.6% 97.4%
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 4.93% 20.29
1 14.84% 6.74
2 22.33% 4.48
3 22.40% 4.46
4 16.86% 5.93
5+ 18.64% 5.36
Mehr (Über) 2.5 57.9% Weniger (Unter) 2.5 42.1%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.54%
Unentschieden 25.50%
Gast Sieg 30.96%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.9%
Weniger (Unter) 2.5 42.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.12%
Nein 39.88%
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 9.41% 10.63 13.22% 7.57 77.38% 1.29
-1.5 22.62% 4.42 — 77.38% 1.29
-1.0 22.62% 4.42 21.28% 4.7 56.1% 1.78
-0.5 43.9% 2.28 — 56.1% 1.78
0 (PK) 43.9% 2.28 24.02% 4.16 32.08% 3.12
+0.5 67.92% 1.47 — 32.08% 3.12
+1.0 67.92% 1.47 17.78% 5.63 14.3% 6.99
+1.5 85.7% 1.17 — 14.3% 6.99
+2.0 85.7% 1.17 9.22% 10.84 5.08% 19.69

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.