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
47.07%
Faire Quote 2.12
Unentschieden
23.96%
Faire Quote 4.17
Gast Sieg
28.97%
Faire Quote 3.45
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.88% Faire Quote 10.12

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 2.12 —
Unentschieden 4.17 —
Gast Sieg 3.45 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.88% 10.12
2 2-1 9.19% 10.88
3 1-2 7.11% 14.06
4 1-0 6.86% 14.58
5 2-2 6.61% 15.12
6 2-0 6.38% 15.67
7 3-1 5.7% 17.56
8 0-1 5.31% 18.83
9 3-2 4.1% 24.38
10 3-0 3.96% 25.28
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.69%
27.11
5.31%
18.83
3.82%
26.15
1.84%
54.48
0.66%
151.33
0.19%
525.49
1
6.86%
14.58
9.88%
10.12
7.11%
14.06
3.41%
29.29
1.23%
81.36
0.35%
282.49
2
6.38%
15.67
9.19%
10.88
6.61%
15.12
3.18%
31.5
1.14%
87.49
0.33%
303.77
3
3.96%
25.28
5.7%
17.56
4.1%
24.38
1.97%
50.8
0.71%
141.1
0.2%
489.96
4
1.84%
54.37
2.65%
37.75
1.91%
52.44
0.92%
109.24
0.33%
303.49
0.09%
1053.74
5
0.68%
146.16
0.99%
101.49
0.71%
140.96
0.34%
293.69
0.12%
815.66
0.04%
2832.86
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.56% · Fair: 63.92
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 84.43% 15.57%
1.5 55.48% 44.52%
2.5 28.55% 71.45%
3.5 11.85% 88.15%
4.5 4.09% 95.91%
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 3.69% 27.11
1 12.17% 8.22
2 20.08% 4.98
3 22.09% 4.53
4 18.23% 5.49
5+ 23.74% 4.21
Mehr (Über) 2.5 64.06% Weniger (Unter) 2.5 35.94%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 47.07%
Unentschieden 23.96%
Gast Sieg 28.97%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 64.06%
Weniger (Unter) 2.5 35.94%
Beide treffen (BTTS)
Ja 64.43%
Nein 35.57%
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 11.97% 8.36 14.36% 6.96 73.67% 1.36
-1.5 26.33% 3.8 — 73.67% 1.36
-1.0 26.33% 3.8 21.2% 4.72 52.47% 1.91
-0.5 47.53% 2.1 — 52.47% 1.91
0 (PK) 47.53% 2.1 22.52% 4.44 29.95% 3.34
+0.5 70.05% 1.43 — 29.95% 3.34
+1.0 70.05% 1.43 16.41% 6.09 13.54% 7.39
+1.5 86.46% 1.16 — 13.54% 7.39
+2.0 86.46% 1.16 8.61% 11.61 4.93% 20.29

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.