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
39.67%
Faire Quote 2.52
Unentschieden
26.14%
Faire Quote 3.83
Gast Sieg
34.19%
Faire Quote 2.92
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.48% Faire Quote 8.71

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 2.52 —
Unentschieden 3.83 —
Gast Sieg 2.92 —
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 11.48% 8.71
2 2-1 8.67% 11.53
3 1-0 8.14% 12.28
4 1-2 8.1% 12.35
5 0-1 7.6% 13.15
6 2-0 6.15% 16.26
7 2-2 6.11% 16.36
8 0-0 5.39% 18.54
9 0-2 5.36% 18.65
10 3-1 4.36% 22.92
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.39%
18.54
7.6%
13.15
5.36%
18.65
2.52%
39.69
0.89%
112.59
0.25%
399.2
1
8.14%
12.28
11.48%
8.71
8.1%
12.35
3.8%
26.28
1.34%
74.56
0.38%
264.41
2
6.15%
16.26
8.67%
11.53
6.11%
16.36
2.87%
34.81
1.01%
98.76
0.29%
350.14
3
3.09%
32.31
4.36%
22.92
3.08%
32.51
1.45%
69.16
0.51%
196.19
0.14%
695.89
4
1.17%
85.59
1.65%
60.71
1.16%
86.1
0.55%
183.22
0.19%
519.75
0.05%
1841.62
5
0.35%
283.45
0.5%
201.01
0.35%
285.14
0.16%
606.8
0.06%
1721.17
0.02%
6097.56
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.79% · Fair: 126.61
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.91% 22.09%
1.5 44.55% 55.45%
2.5 19.37% 80.63%
3.5 6.69% 93.31%
4.5 1.9% 98.09%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.59% 24.41%
1.5 41.16% 58.84%
2.5 16.89% 83.11%
3.5 5.49% 94.51%
4.5 1.47% 98.53%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.39% 18.54
1 15.75% 6.35
2 22.99% 4.35
3 22.38% 4.47
4 16.34% 6.12
5+ 17.15% 5.83
Mehr (Über) 2.5 55.86% Weniger (Unter) 2.5 44.14%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.67%
Unentschieden 26.14%
Gast Sieg 34.19%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 55.86%
Weniger (Unter) 2.5 44.14%
Beide treffen (BTTS)
Ja 58.89%
Nein 41.11%
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 7.55% 13.24 11.85% 8.44 80.6% 1.24
-1.5 19.4% 5.15 — 80.6% 1.24
-1.0 19.4% 5.15 20.5% 4.88 60.1% 1.66
-0.5 39.9% 2.51 — 60.1% 1.66
0 (PK) 39.9% 2.51 24.64% 4.06 35.45% 2.82
+0.5 64.55% 1.55 — 35.45% 2.82
+1.0 64.55% 1.55 19.14% 5.22 16.31% 6.13
+1.5 83.69% 1.19 — 16.31% 6.13
+2.0 83.69% 1.19 10.34% 9.67 5.98% 16.73

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.