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
39.83%
Faire Quote 2.51
Unentschieden
25.76%
Faire Quote 3.88
Gast Sieg
34.42%
Faire Quote 2.91
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.19% Faire Quote 8.94

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 2.51 —
Unentschieden 3.88 —
Gast Sieg 2.91 —
Value-Chancen finden

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 11.19% 8.94
2 2-1 8.67% 11.53
3 1-2 8.11% 12.33
4 1-0 7.72% 12.96
5 0-1 7.22% 13.85
6 2-2 6.29% 15.91
7 2-0 5.98% 16.72
8 0-2 5.23% 19.11
9 0-0 4.98% 20.09
10 3-1 4.48% 22.32
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.98%
20.09
7.22%
13.85
5.23%
19.11
2.53%
39.53
0.92%
109.05
0.27%
376.08
1
7.72%
12.96
11.19%
8.94
8.11%
12.33
3.92%
25.5
1.42%
70.35
0.41%
242.6
2
5.98%
16.72
8.67%
11.53
6.29%
15.91
3.04%
32.91
1.1%
90.78
0.32%
312.99
3
3.09%
32.36
4.48%
22.32
3.25%
30.78
1.57%
63.69
0.57%
175.72
0.17%
605.69
4
1.2%
83.51
1.74%
57.6
1.26%
79.45
0.61%
164.37
0.22%
453.51
0.06%
1562.5
5
0.37%
269.4
0.54%
185.8
0.39%
256.28
0.19%
530.22
0.07%
1461.99
0.02%
5050.51
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.9% · Fair: 111.45
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.78% 21.22%
1.5 45.88% 54.12%
2.5 20.38% 79.62%
3.5 7.21% 92.79%
4.5 2.1% 97.9%
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 4.98% 20.09
1 14.94% 6.70
2 22.40% 4.46
3 22.40% 4.46
4 16.80% 5.95
5+ 18.47% 5.41
Mehr (Über) 2.5 57.68% Weniger (Unter) 2.5 42.32%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.83%
Unentschieden 25.76%
Gast Sieg 34.42%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.68%
Weniger (Unter) 2.5 42.32%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.3%
Nein 39.7%
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 7.82% 12.79 11.93% 8.38 80.25% 1.25
-1.5 19.75% 5.06 — 80.25% 1.25
-1.0 19.75% 5.06 20.32% 4.92 59.94% 1.67
-0.5 40.06% 2.5 — 59.94% 1.67
0 (PK) 40.06% 2.5 24.27% 4.12 35.67% 2.8
+0.5 64.33% 1.55 — 35.67% 2.8
+1.0 64.33% 1.55 19.01% 5.26 16.66% 6.0
+1.5 83.34% 1.2 — 16.66% 6.0
+2.0 83.34% 1.2 10.44% 9.58 6.22% 16.07

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.