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
43.1%
Faire Quote 2.32
Unentschieden
25.53%
Faire Quote 3.92
Gast Sieg
31.37%
Faire Quote 3.19
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.09% Faire Quote 9.02

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 3.92 —
Gast Sieg 3.19 —
Value-Chancen finden

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 11.09% 9.02
2 2-1 9.04% 11.07
3 1-0 8.03% 12.45
4 1-2 7.65% 13.07
5 0-1 6.8% 14.7
6 2-0 6.55% 15.27
7 2-2 6.24% 16.04
8 0-0 4.93% 20.29
9 3-1 4.91% 20.37
10 0-2 4.69% 21.31
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.93%
20.29
6.8%
14.7
4.69%
21.31
2.16%
46.32
0.74%
134.25
0.21%
486.38
1
8.03%
12.45
11.09%
9.02
7.65%
13.07
3.52%
28.42
1.21%
82.37
0.34%
298.42
2
6.55%
15.27
9.04%
11.07
6.24%
16.04
2.87%
34.87
0.99%
101.06
0.27%
366.17
3
3.56%
28.11
4.91%
20.37
3.39%
29.52
1.56%
64.17
0.54%
186.01
0.15%
673.85
4
1.45%
68.98
2.0%
49.98
1.38%
72.44
0.64%
157.48
0.22%
456.41
0.06%
1652.89
5
0.47%
211.6
0.65%
153.33
0.45%
222.22
0.21%
483.09
0.07%
1400.56
0.02%
5076.14
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.96% · Fair: 104.69
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.41% 19.59%
1.5 48.47% 51.53%
2.5 22.44% 77.56%
3.5 8.3% 91.7%
4.5 2.54% 97.46%
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 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 43.10%
Unentschieden 25.53%
Gast Sieg 31.37%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.9%
Weniger (Unter) 2.5 42.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.18%
Nein 39.82%
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 9.21% 10.85 13.07% 7.65 77.72% 1.29
-1.5 22.28% 4.49 — 77.72% 1.29
-1.0 22.28% 4.49 21.17% 4.72 56.55% 1.77
-0.5 43.45% 2.3 — 56.55% 1.77
0 (PK) 43.45% 2.3 24.05% 4.16 32.5% 3.08
+0.5 67.5% 1.48 — 32.5% 3.08
+1.0 67.5% 1.48 17.92% 5.58 14.57% 6.86
+1.5 85.43% 1.17 — 14.57% 6.86
+2.0 85.43% 1.17 9.37% 10.68 5.21% 19.2

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.