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
44.85%
Faire Quote 2.23
Unentschieden
24.58%
Faire Quote 4.07
Gast Sieg
30.57%
Faire Quote 3.27
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.33% Faire Quote 9.68

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 2.23 —
Unentschieden 4.07 —
Gast Sieg 3.27 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.33% 9.68
2 2-1 9.09% 11.0
3 1-2 7.44% 13.44
4 1-0 7.17% 13.94
5 2-2 6.55% 15.28
6 2-0 6.31% 15.84
7 0-1 5.87% 17.04
8 3-1 5.33% 18.75
9 0-2 4.23% 23.66
10 0-0 4.08% 24.53
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.08%
24.53
5.87%
17.04
4.23%
23.66
2.03%
49.3
0.73%
136.93
0.21%
475.51
1
7.17%
13.94
10.33%
9.68
7.44%
13.44
3.57%
28.01
1.29%
77.8
0.37%
270.12
2
6.31%
15.84
9.09%
11.0
6.55%
15.28
3.14%
31.83
1.13%
88.41
0.33%
306.94
3
3.7%
27.0
5.33%
18.75
3.84%
26.04
1.84%
54.25
0.66%
150.69
0.19%
523.29
4
1.63%
61.36
2.35%
42.61
1.69%
59.19
0.81%
123.3
0.29%
342.47
0.08%
1189.06
5
0.57%
174.34
0.83%
121.07
0.59%
168.12
0.29%
350.26
0.1%
972.76
0.03%
3378.38
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.3% · Fair: 76.91
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.8% 17.2%
1.5 52.52% 47.48%
2.5 25.87% 74.13%
3.5 10.24% 89.76%
4.5 3.36% 96.64%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.31% 23.69%
1.5 42.19% 57.81%
2.5 17.62% 82.38%
3.5 5.83% 94.17%
4.5 1.59% 98.41%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.08% 24.53
1 13.04% 7.67
2 20.87% 4.79
3 22.26% 4.49
4 17.81% 5.62
5+ 21.94% 4.56
Mehr (Über) 2.5 62.01% Weniger (Unter) 2.5 37.99%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 44.85%
Unentschieden 24.58%
Gast Sieg 30.57%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.01%
Weniger (Unter) 2.5 37.99%
Beide treffen (BTTS)
Ja 63.18%
Nein 36.82%
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 10.57% 9.46 13.65% 7.32 75.78% 1.32
-1.5 24.22% 4.13 — 75.78% 1.32
-1.0 24.22% 4.13 21.03% 4.76 54.75% 1.83
-0.5 45.25% 2.21 — 54.75% 1.83
0 (PK) 45.25% 2.21 23.12% 4.33 31.63% 3.16
+0.5 68.37% 1.46 — 31.63% 3.16
+1.0 68.37% 1.46 17.2% 5.81 14.43% 6.93
+1.5 85.57% 1.17 — 14.43% 6.93
+2.0 85.57% 1.17 9.14% 10.94 5.28% 18.92

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.