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
49.43%
Faire Quote 2.02
Unentschieden
23.4%
Faire Quote 4.27
Gast Sieg
27.17%
Faire Quote 3.68
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.52% Faire Quote 10.5

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 2.02 —
Unentschieden 4.27 —
Gast Sieg 3.68 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.52% 10.5
2 2-1 9.28% 10.77
3 1-2 6.76% 14.79
4 1-0 6.71% 14.91
5 2-2 6.59% 15.17
6 2-0 6.54% 15.29
7 3-1 6.03% 16.57
8 0-1 4.88% 20.48
9 3-2 4.28% 23.34
10 3-0 4.25% 23.53
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.44%
29.08
4.88%
20.48
3.47%
28.84
1.64%
60.93
0.58%
171.64
0.17%
604.23
1
6.71%
14.91
9.52%
10.5
6.76%
14.79
3.2%
31.25
1.14%
88.02
0.32%
309.98
2
6.54%
15.29
9.28%
10.77
6.59%
15.17
3.12%
32.05
1.11%
90.28
0.31%
317.86
3
4.25%
23.53
6.03%
16.57
4.28%
23.34
2.03%
49.31
0.72%
138.89
0.2%
489.0
4
2.07%
48.27
2.94%
33.99
2.09%
47.87
0.99%
101.14
0.35%
284.9
0.1%
1003.01
5
0.81%
123.76
1.15%
87.15
0.81%
122.76
0.39%
259.34
0.14%
730.46
0.04%
2570.69
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.82% · Fair: 54.95
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 85.77% 14.23%
1.5 58.03% 41.97%
2.5 30.98% 69.02%
3.5 13.4% 86.6%
4.5 4.82% 95.17%
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 3.44% 29.08
1 11.59% 8.63
2 19.53% 5.12
3 21.94% 4.56
4 18.48% 5.41
5+ 25.03% 4.00
Mehr (Über) 2.5 65.44% Weniger (Unter) 2.5 34.56%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 49.43%
Unentschieden 23.40%
Gast Sieg 27.17%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 65.44%
Weniger (Unter) 2.5 34.56%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.04%
Nein 34.96%
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 13.45% 7.43 15.1% 6.62 71.45% 1.4
-1.5 28.55% 3.5 — 71.45% 1.4
-1.0 28.55% 3.5 21.41% 4.67 50.04% 2.0
-0.5 49.96% 2.0 — 50.04% 2.0
0 (PK) 49.96% 2.0 21.97% 4.55 28.06% 3.56
+0.5 71.93% 1.39 — 28.06% 3.56
+1.0 71.93% 1.39 15.59% 6.41 12.47% 8.02
+1.5 87.53% 1.14 — 12.47% 8.02
+2.0 87.53% 1.14 8.01% 12.49 4.47% 22.39

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.