Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
39.59%
Faire Quote 2.53
Unentschieden
25.81%
Faire Quote 3.87
Gast Sieg
34.6%
Faire Quote 2.89
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.23% Faire Quote 8.91

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 2.53 —
Unentschieden 3.87 —
Gast Sieg 2.89 —
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Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.23% 8.91
2 2-1 8.65% 11.57
3 1-2 8.14% 12.28
4 1-0 7.74% 12.91
5 0-1 7.29% 13.71
6 2-2 6.27% 15.95
7 2-0 5.96% 16.77
8 0-2 5.29% 18.92
9 0-0 5.03% 19.89
10 3-1 4.44% 22.53
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.03%
19.89
7.29%
13.71
5.29%
18.92
2.56%
39.14
0.93%
107.97
0.27%
372.3
1
7.74%
12.91
11.23%
8.91
8.14%
12.28
3.93%
25.41
1.43%
70.11
0.41%
241.72
2
5.96%
16.77
8.65%
11.57
6.27%
15.95
3.03%
33.0
1.1%
91.05
0.32%
313.97
3
3.06%
32.67
4.44%
22.53
3.22%
31.08
1.56%
64.3
0.56%
177.37
0.16%
611.62
4
1.18%
84.85
1.71%
58.52
1.24%
80.72
0.6%
167.0
0.22%
460.62
0.06%
1589.83
5
0.36%
275.48
0.53%
190.01
0.38%
262.05
0.18%
542.3
0.07%
1494.77
0.02%
5154.64
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.88% · Fair: 113.4
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.56% 21.44%
1.5 45.55% 54.45%
2.5 20.13% 79.87%
3.5 7.08% 92.92%
4.5 2.05% 97.95%
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 5.03% 19.89
1 15.04% 6.65
2 22.48% 4.45
3 22.40% 4.46
4 16.75% 5.97
5+ 18.31% 5.46
Mehr (Über) 2.5 57.46% Weniger (Unter) 2.5 42.54%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.59%
Unentschieden 25.81%
Gast Sieg 34.60%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.46%
Weniger (Unter) 2.5 42.54%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.13%
Nein 39.87%
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 7.7% 12.99 11.84% 8.44 80.46% 1.24
-1.5 19.54% 5.12 — 80.46% 1.24
-1.0 19.54% 5.12 20.28% 4.93 60.18% 1.66
-0.5 39.82% 2.51 — 60.18% 1.66
0 (PK) 39.82% 2.51 24.32% 4.11 35.86% 2.79
+0.5 64.14% 1.56 — 35.86% 2.79
+1.0 64.14% 1.56 19.09% 5.24 16.76% 5.97
+1.5 83.24% 1.2 — 16.76% 5.97
+2.0 83.24% 1.2 10.5% 9.52 6.26% 15.96

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.