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
31.42%
Faire Quote
3.18
Unentschieden
27.8%
Faire Quote
3.6
Gast Sieg
40.79%
Faire Quote
2.45
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.49%
Faire Quote 8.01
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 | 3.18 | — | |
| Unentschieden | 3.6 | — | |
| Gast Sieg | 2.45 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.49% | 8.01 |
| 2 | 0-1 | 10.32% | 9.69 |
| 3 | 1-0 | 8.99% | 11.13 |
| 4 | 1-2 | 8.68% | 11.52 |
| 5 | 2-1 | 7.56% | 13.23 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 0-2 | 7.18% | 13.94 |
| 8 | 2-0 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 2-2 | 5.25% | 19.04 |
| 10 | 1-3 | 4.02% | 24.86 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.32%
9.69
|
7.18%
13.94
|
3.32%
30.08
|
1.16%
86.56
|
0.32%
311.33
|
| 1 |
8.99%
11.13
|
12.49%
8.01
|
8.68%
11.52
|
4.02%
24.86
|
1.4%
71.54
|
0.39%
257.33
|
| 2 |
5.44%
18.39
|
7.56%
13.23
|
5.25%
19.04
|
2.43%
41.09
|
0.85%
118.25
|
0.24%
425.35
|
| 3 |
2.19%
45.6
|
3.05%
32.81
|
2.12%
47.2
|
0.98%
101.87
|
0.34%
293.17
|
0.09%
1054.85
|
| 4 |
0.66%
150.74
|
0.92%
108.45
|
0.64%
156.03
|
0.3%
336.81
|
0.1%
968.99
|
0.03%
3484.32
|
| 5 |
0.16%
623.05
|
0.22%
448.23
|
0.16%
644.75
|
0.07%
1390.82
|
0.03%
4000.0
|
0.01%
14492.75
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.46%
·
Fair:
215.1
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
31.42%
Unentschieden
27.80%
Gast Sieg
40.79%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
48.16%
Weniger (Unter) 2.5
51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja
52.7%
Nein
47.3%
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 | 4.47% 22.39 | 9.2% 10.87 | 86.33% 1.16 |
| -1.5 | 13.67% 7.32 | — | 86.33% 1.16 |
| -1.0 | 13.67% 7.32 | 18.99% 5.27 | 67.34% 1.48 |
| -0.5 | 32.66% 3.06 | — | 67.34% 1.48 |
| 0 (PK) | 32.66% 3.06 | 26.26% 3.81 | 41.08% 2.43 |
| +0.5 | 58.92% 1.7 | — | 41.08% 2.43 |
| +1.0 | 58.92% 1.7 | 21.81% 4.58 | 19.27% 5.19 |
| +1.5 | 80.73% 1.24 | — | 19.27% 5.19 |
| +2.0 | 80.73% 1.24 | 12.15% 8.23 | 7.12% 14.04 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.