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
45.19%
Faire Quote 2.21
Unentschieden
24.87%
Faire Quote 4.02
Gast Sieg
29.93%
Faire Quote 3.34
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.62% Faire Quote 9.42

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 2.21 —
Unentschieden 4.02 —
Gast Sieg 3.34 —
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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 10.62% 9.42
2 2-1 9.19% 10.89
3 1-0 7.64% 13.09
4 1-2 7.38% 13.55
5 2-0 6.61% 15.13
6 2-2 6.38% 15.67
7 0-1 6.14% 16.29
8 3-1 5.3% 18.88
9 0-0 4.42% 22.65
10 0-2 4.27% 23.44
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.42%
22.65
6.14%
16.29
4.27%
23.44
1.98%
50.59
0.69%
145.6
0.19%
523.83
1
7.64%
13.09
10.62%
9.42
7.38%
13.55
3.42%
29.25
1.19%
84.16
0.33%
302.76
2
6.61%
15.13
9.19%
10.89
6.38%
15.67
2.96%
33.81
1.03%
97.3
0.29%
350.02
3
3.81%
26.24
5.3%
18.88
3.68%
27.17
1.71%
58.63
0.59%
168.72
0.16%
606.8
4
1.65%
60.68
2.29%
43.65
1.59%
62.81
0.74%
135.56
0.26%
390.17
0.07%
1402.52
5
0.57%
175.38
0.79%
126.17
0.55%
181.52
0.26%
391.85
0.09%
1127.4
0.02%
4048.58
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.17% · Fair: 85.24
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.27% 17.73%
1.5 51.6% 48.4%
2.5 25.07% 74.93%
3.5 9.77% 90.23%
4.5 3.16% 96.84%
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 4.42% 22.65
1 13.78% 7.26
2 21.49% 4.65
3 22.35% 4.47
4 17.43% 5.74
5+ 20.53% 4.87
Mehr (Über) 2.5 60.31% Weniger (Unter) 2.5 39.68%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 45.19%
Unentschieden 24.87%
Gast Sieg 29.93%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 60.31%
Weniger (Unter) 2.5 39.68%
Beide treffen (BTTS)
Ja 61.78%
Nein 38.22%
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 10.49% 9.53 13.78% 7.26 75.73% 1.32
-1.5 24.27% 4.12 — 75.73% 1.32
-1.0 24.27% 4.12 21.34% 4.69 54.39% 1.84
-0.5 45.61% 2.19 — 54.39% 1.84
0 (PK) 45.61% 2.19 23.41% 4.27 30.98% 3.23
+0.5 69.02% 1.45 — 30.98% 3.23
+1.0 69.02% 1.45 17.15% 5.83 13.84% 7.23
+1.5 86.16% 1.16 — 13.84% 7.23
+2.0 86.16% 1.16 8.9% 11.24 4.94% 20.24

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.