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
32.87%
Faire Quote 3.04
Unentschieden
27.63%
Faire Quote 3.62
Gast Sieg
39.5%
Faire Quote 2.53
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.41% Faire Quote 8.06

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 3.04 —
Unentschieden 3.62 —
Gast Sieg 2.53 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.41% 8.06
2 0-1 9.85% 10.15
3 1-0 8.99% 11.12
4 1-2 8.56% 11.68
5 2-1 7.82% 12.79
6 0-0 7.14% 14.01
7 0-2 6.79% 14.72
8 2-0 5.66% 17.65
9 2-2 5.39% 18.54
10 1-3 3.94% 25.39
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.14%
14.01
9.85%
10.15
6.79%
14.72
3.13%
31.99
1.08%
92.73
0.3%
336.02
1
8.99%
11.12
12.41%
8.06
8.56%
11.68
3.94%
25.39
1.36%
73.6
0.38%
266.67
2
5.66%
17.65
7.82%
12.79
5.39%
18.54
2.48%
40.3
0.86%
116.82
0.24%
423.19
3
2.38%
42.03
3.28%
30.46
2.27%
44.14
1.04%
95.96
0.36%
278.16
0.1%
1008.06
4
0.75%
133.44
1.03%
96.69
0.71%
140.13
0.33%
304.6
0.11%
882.61
0.03%
3194.89
5
0.19%
529.38
0.26%
383.73
0.18%
556.17
0.08%
1209.19
0.03%
3508.77
0.01%
12658.23
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.49% · Fair: 204.37
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.63% 28.37%
1.5 35.89% 64.11%
2.5 13.38% 86.62%
3.5 3.92% 96.08%
4.5 0.94% 99.06%
Gast
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%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 7.14% 14.01
1 18.84% 5.31
2 24.87% 4.02
3 21.88% 4.57
4 14.44% 6.92
5+ 12.83% 7.79
Mehr (Über) 2.5 49.16% Weniger (Unter) 2.5 50.84%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.87%
Unentschieden 27.63%
Gast Sieg 39.50%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 49.16%
Weniger (Unter) 2.5 50.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja 53.61%
Nein 46.39%
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 4.97% 20.1 9.75% 10.26 85.27% 1.17
-1.5 14.73% 6.79 — 85.27% 1.17
-1.0 14.73% 6.79 19.43% 5.15 65.84% 1.52
-0.5 34.16% 2.93 — 65.84% 1.52
0 (PK) 34.16% 2.93 26.1% 3.83 39.74% 2.52
+0.5 60.26% 1.66 — 39.74% 2.52
+1.0 60.26% 1.66 21.28% 4.7 18.46% 5.42
+1.5 81.54% 1.23 — 18.46% 5.42
+2.0 81.54% 1.23 11.7% 8.55 6.76% 14.79

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.