Poisson-Fußballrechner: xG, Spielstand & Siegwahrscheinlichkeit

Poisson-Rechner für Sportwetten

Wie Buchmacher Quoten bilden? Oft per Poisson-Verteilung. Dafür brauchen Sie erwartete Tore (xG) – genau dafür ist dieses Tool da.

Das Modell nutzt die Poisson-Verteilung — siehe Wikipedia (EN).

Mit Heim- und Auswärtstoren (Erwartung) erhalten Sie gängige Quotenlinien – auch als Wahrscheinlichkeit lesbar.

Hinweis: Heuristisch an Fußballtrends angepasst, mit höherer Remis- bzw. Favoritenquote als „klassisch“-Poisson.

Erwartete Tore (xG) eingeben

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Spielwahrscheinlichkeit & Quoten

Ergebnis Doppelte Chance
Heim 30.88%
Unentschieden 27.57%
Gast 41.54%
Heim ungeschlagen (1X) 58.46%
ohne Unentschieden (12) 72.43%
Gast ungeschlagen (X2) 69.12%

Tore (ges.)

Mehr (Über) (0.5) 92.79%
Weniger (Unter) (0.5) 7.21%
Mehr (Über) (1) 92.79%
Weniger (Unter) (1) 7.21%
Mehr (Über) (1.5) 73.84%
Weniger (Unter) (1.5) 26.16%
Mehr (Über) (2) 73.84%
Weniger (Unter) (2) 26.16%
Mehr (Über) (2.5) 48.91%
Weniger (Unter) (2.5) 51.09%
Mehr (Über) (3) 48.91%
Weniger (Unter) (3) 51.09%
Mehr (Über) (3.5) 27.05%
Weniger (Unter) (3.5) 72.95%
Mehr (Über) (4) 27.05%
Weniger (Unter) (4) 72.95%
Mehr (Über) (4.5) 12.69%
Weniger (Unter) (4.5) 87.31%

Handicap

Heim (-2) 4.37%
Gast (+2) 86.6%
Heim (-1.5) 13.4%
Gast (+1.5) 86.6%
Heim (-1) 13.4%
Gast (+1) 67.91%
Heim (-0.5) 32.09%
Gast (+0.5) 67.91%
Heim (+0) 32.09%
Gast (-0) 41.86%
Heim (+0.5) 58.14%
Gast (-0.5) 41.86%
Heim (+1) 58.14%
Gast (-1) 19.92%
Heim (+1.5) 80.08%
Gast (-1.5) 19.92%
Heim (+2) 80.08%
Gast (-2) 7.49%

Beide treffen (BTTS) (BTTS)

Ja 53.22%
Nein 46.78%

Tore Heim (Einzeltor-Total / OU)

Mehr (Über) (0.5) 70.18%
Weniger (Unter) (0.5) 29.82%
Mehr (Über) (1) 70.18%
Weniger (Unter) (1) 29.82%
Mehr (Über) (1.5) 34.1%
Weniger (Unter) (1.5) 65.9%
Mehr (Über) (2) 34.1%
Weniger (Unter) (2) 65.9%
Mehr (Über) (2.5) 12.27%
Weniger (Unter) (2.5) 87.73%
Mehr (Über) (3) 12.27%
Weniger (Unter) (3) 87.73%
Mehr (Über) (3.5) 3.46%
Weniger (Unter) (3.5) 96.54%
Mehr (Über) (4) 3.46%
Weniger (Unter) (4) 96.54%
Mehr (Über) (4.5) 0.8%
Weniger (Unter) (4.5) 99.2%

Tore Auswärts (Einzeltor-Total / OU)

Mehr (Über) (0.5) 75.83%
Weniger (Unter) (0.5) 24.17%
Mehr (Über) (1) 75.83%
Weniger (Unter) (1) 24.17%
Mehr (Über) (1.5) 41.51%
Weniger (Unter) (1.5) 58.49%
Mehr (Über) (2) 41.51%
Weniger (Unter) (2) 58.49%
Mehr (Über) (2.5) 17.14%
Weniger (Unter) (2.5) 82.86%
Mehr (Über) (3) 17.14%
Weniger (Unter) (3) 82.86%
Mehr (Über) (3.5) 5.6%
Weniger (Unter) (3.5) 94.4%
Mehr (Über) (4) 5.6%
Weniger (Unter) (4) 94.4%
Mehr (Über) (4.5) 1.51%
Weniger (Unter) (4.5) 98.49%
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So funktioniert der Poisson-Rechner

Dieser Rechner nutzt folgende Eingaben:

  • Erwartete Tore des Heimteams (xG)
  • Erwartete Tore des Auswärtsteams (xG)

Auf dieser Basis werden berechnet:

  • Wahrscheinlichkeit jedes exakten Spielstands
  • Gewinn-, Niederlage-, Remiswahrscheinlichkeit (1X2)
  • Über/Unter (Tore) – Wahrscheinlichkeiten
  • Wahrscheinlichkeit: beide treffen (BTTS)

Wahrscheinlichkeiten folgen der PMF der Poisson-Verteilung (siehe Wikipedia EN).

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. Skoren 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.

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

Am besten mit Teamstärke, Heimvorteil und Form-Adjustments ergänzen

Trotzdem: Poisson bleibt ein Standard, um Torgewinne & Märkte approximierend abzubilden (Sport-/Statistik-Modell).

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.