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
42.52%
Faire Quote 2.35
Unentschieden
25.35%
Faire Quote 3.94
Gast Sieg
32.13%
Faire Quote 3.11
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.92% Faire Quote 9.16

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 2.35 —
Unentschieden 3.94 —
Gast Sieg 3.11 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.92% 9.16
2 2-1 8.95% 11.17
3 1-2 7.75% 12.9
4 1-0 7.69% 13.0
5 0-1 6.66% 15.02
6 2-2 6.36% 15.73
7 2-0 6.31% 15.86
8 3-1 4.89% 20.43
9 0-2 4.73% 21.15
10 0-0 4.69% 21.33
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.69%
21.33
6.66%
15.02
4.73%
21.15
2.24%
44.69
0.79%
125.9
0.23%
443.26
1
7.69%
13.0
10.92%
9.16
7.75%
12.9
3.67%
27.25
1.3%
76.76
0.37%
270.27
2
6.31%
15.86
8.95%
11.17
6.36%
15.73
3.01%
33.23
1.07%
93.62
0.3%
329.6
3
3.45%
29.01
4.89%
20.43
3.48%
28.77
1.65%
60.79
0.58%
171.23
0.17%
603.14
4
1.41%
70.76
2.01%
49.83
1.42%
70.18
0.67%
148.28
0.24%
417.71
0.07%
1470.59
5
0.46%
215.7
0.66%
151.93
0.47%
213.95
0.22%
452.08
0.08%
1273.89
0.02%
4484.3
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.02% · Fair: 98.26
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.6% 19.4%
1.5 48.79% 51.21%
2.5 22.7% 77.3%
3.5 8.44% 91.56%
4.5 2.6% 97.4%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.83% 24.17%
1.5 41.51% 58.49%
2.5 17.14% 82.86%
3.5 5.6% 94.4%
4.5 1.51% 98.49%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.69% 21.33
1 14.35% 6.97
2 21.95% 4.56
3 22.39% 4.47
4 17.13% 5.84
5+ 19.49% 5.13
Mehr (Über) 2.5 59.01% Weniger (Unter) 2.5 40.99%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 42.52%
Unentschieden 25.35%
Gast Sieg 32.13%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 59.01%
Weniger (Unter) 2.5 40.99%
Beide treffen (BTTS)
Ja 61.12%
Nein 38.88%
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 9.1% 10.99 12.87% 7.77 78.03% 1.28
-1.5 21.97% 4.55 — 78.03% 1.28
-1.0 21.97% 4.55 20.88% 4.79 57.15% 1.75
-0.5 42.85% 2.33 — 57.15% 1.75
0 (PK) 42.85% 2.33 23.87% 4.19 33.28% 3.01
+0.5 66.72% 1.5 — 33.28% 3.01
+1.0 66.72% 1.5 18.08% 5.53 15.2% 6.58
+1.5 84.8% 1.18 — 15.2% 6.58
+2.0 84.8% 1.18 9.65% 10.36 5.55% 18.01

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.