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
38.41%
Faire Quote
2.6
Unentschieden
26.07%
Faire Quote
3.84
Gast Sieg
35.51%
Faire Quote
2.82
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.42%
Faire Quote 8.76
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 | 2.6 | — | |
| Unentschieden | 3.84 | — | |
| Gast Sieg | 2.82 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.42% | 8.76 |
| 2 | 2-1 | 8.51% | 11.75 |
| 3 | 1-2 | 8.28% | 12.08 |
| 4 | 1-0 | 7.88% | 12.7 |
| 5 | 0-1 | 7.67% | 13.05 |
| 6 | 2-2 | 6.17% | 16.21 |
| 7 | 2-0 | 5.87% | 17.04 |
| 8 | 0-2 | 5.56% | 17.99 |
| 9 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 10 | 3-1 | 4.23% | 23.66 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
7.67%
13.05
|
5.56%
17.99
|
2.69%
37.23
|
0.97%
102.7
|
0.28%
354.11
|
| 1 |
7.88%
12.7
|
11.42%
8.76
|
8.28%
12.08
|
4.0%
24.99
|
1.45%
68.93
|
0.42%
237.7
|
| 2 |
5.87%
17.04
|
8.51%
11.75
|
6.17%
16.21
|
2.98%
33.54
|
1.08%
92.52
|
0.31%
318.98
|
| 3 |
2.91%
34.31
|
4.23%
23.66
|
3.06%
32.64
|
1.48%
67.53
|
0.54%
186.29
|
0.16%
642.26
|
| 4 |
1.09%
92.11
|
1.57%
63.52
|
1.14%
87.62
|
0.55%
181.29
|
0.2%
500.0
|
0.06%
1724.14
|
| 5 |
0.32%
309.12
|
0.47%
213.17
|
0.34%
294.03
|
0.16%
608.27
|
0.06%
1677.85
|
0.02%
5780.35
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.81%
·
Fair:
123.58
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
Mehr (Über) 2.5 56.32%
Weniger (Unter) 2.5 43.68%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
38.41%
Unentschieden
26.07%
Gast Sieg
35.51%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
56.32%
Weniger (Unter) 2.5
43.68%
Beide treffen (BTTS)
Ja
59.29%
Nein
40.71%
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 | 7.12% 14.05 | 11.42% 8.76 | 81.47% 1.23 |
| -1.5 | 18.53% 5.4 | — | 81.47% 1.23 |
| -1.0 | 18.53% 5.4 | 20.07% 4.98 | 61.4% 1.63 |
| -0.5 | 38.6% 2.59 | — | 61.4% 1.63 |
| 0 (PK) | 38.6% 2.59 | 24.58% 4.07 | 36.82% 2.72 |
| +0.5 | 63.18% 1.58 | — | 36.82% 2.72 |
| +1.0 | 63.18% 1.58 | 19.53% 5.12 | 17.3% 5.78 |
| +1.5 | 82.7% 1.21 | — | 17.3% 5.78 |
| +2.0 | 82.7% 1.21 | 10.81% 9.25 | 6.49% 15.42 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.