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
33.76%
Faire Quote 2.96
Unentschieden
27.25%
Faire Quote 3.67
Gast Sieg
38.99%
Faire Quote 2.57
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.2% Faire Quote 8.19

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 2.96 —
Unentschieden 3.67 —
Gast Sieg 2.57 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.2% 8.19
2 0-1 9.32% 10.74
3 1-0 8.72% 11.47
4 1-2 8.54% 11.71
5 2-1 7.99% 12.51
6 0-0 6.65% 15.03
7 0-2 6.52% 15.34
8 2-0 5.71% 17.52
9 2-2 5.59% 17.87
10 1-3 3.99% 25.09
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.65%
15.03
9.32%
10.74
6.52%
15.34
3.04%
32.86
1.06%
93.9
0.3%
335.35
1
8.72%
11.47
12.2%
8.19
8.54%
11.71
3.99%
25.09
1.4%
71.67
0.39%
255.95
2
5.71%
17.52
7.99%
12.51
5.59%
17.87
2.61%
38.3
0.91%
109.42
0.26%
390.78
3
2.49%
40.11
3.49%
28.65
2.44%
40.93
1.14%
87.71
0.4%
250.63
0.11%
895.26
4
0.82%
122.47
1.14%
87.49
0.8%
124.98
0.37%
267.81
0.13%
765.11
0.04%
2732.24
5
0.21%
467.51
0.3%
333.89
0.21%
477.1
0.1%
1022.49
0.03%
2923.98
0.01%
10416.67
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.55% · Fair: 181.52
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.34% 24.66%
1.5 40.82% 59.18%
2.5 16.65% 83.35%
3.5 5.37% 94.63%
4.5 1.43% 98.57%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.65% 15.03
1 18.03% 5.55
2 24.43% 4.09
3 22.07% 4.53
4 14.95% 6.69
5+ 13.86% 7.22
Mehr (Über) 2.5 50.88% Weniger (Unter) 2.5 49.12%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.76%
Unentschieden 27.25%
Gast Sieg 38.99%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 50.88%
Weniger (Unter) 2.5 49.12%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.01%
Nein 44.99%
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 5.4% 18.53 10.11% 9.9 84.5% 1.18
-1.5 15.5% 6.45 — 84.5% 1.18
-1.0 15.5% 6.45 19.56% 5.11 64.94% 1.54
-0.5 35.06% 2.85 — 64.94% 1.54
0 (PK) 35.06% 2.85 25.73% 3.89 39.2% 2.55
+0.5 60.8% 1.64 — 39.2% 2.55
+1.0 60.8% 1.64 20.91% 4.78 18.3% 5.47
+1.5 81.7% 1.22 — 18.3% 5.47
+2.0 81.7% 1.22 11.54% 8.66 6.76% 14.8

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.