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
44.22%
Faire Quote 2.26
Unentschieden
24.59%
Faire Quote 4.07
Gast Sieg
31.18%
Faire Quote 3.21
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.31% Faire Quote 9.7

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 2.26 —
Unentschieden 4.07 —
Gast Sieg 3.21 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.31% 9.7
2 2-1 9.02% 11.08
3 1-2 7.53% 13.29
4 1-0 7.06% 14.16
5 2-2 6.59% 15.18
6 2-0 6.18% 16.18
7 0-1 5.89% 16.97
8 3-1 5.26% 19.0
9 0-2 4.3% 23.25
10 0-0 4.04% 24.78
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.04%
24.78
5.89%
16.97
4.3%
23.25
2.09%
47.77
0.76%
130.89
0.22%
448.23
1
7.06%
14.16
10.31%
9.7
7.53%
13.29
3.66%
27.3
1.34%
74.79
0.39%
256.15
2
6.18%
16.18
9.02%
11.08
6.59%
15.18
3.21%
31.2
1.17%
85.48
0.34%
292.74
3
3.6%
27.74
5.26%
19.0
3.84%
26.03
1.87%
53.48
0.68%
146.52
0.2%
501.76
4
1.58%
63.41
2.3%
43.43
1.68%
59.49
0.82%
122.25
0.3%
334.9
0.09%
1146.79
5
0.55%
181.16
0.81%
124.08
0.59%
169.98
0.29%
349.28
0.1%
956.94
0.03%
3278.69
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.3% · Fair: 76.86
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.62% 17.38%
1.5 52.21% 47.79%
2.5 25.6% 74.4%
3.5 10.08% 89.92%
4.5 3.29% 96.71%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.78% 23.22%
1.5 42.87% 57.13%
2.5 18.12% 81.88%
3.5 6.07% 93.93%
4.5 1.68% 98.32%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.04% 24.78
1 12.95% 7.72
2 20.79% 4.81
3 22.25% 4.49
4 17.85% 5.60
5+ 22.12% 4.52
Mehr (Über) 2.5 62.22% Weniger (Unter) 2.5 37.78%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 44.22%
Unentschieden 24.59%
Gast Sieg 31.18%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.22%
Weniger (Unter) 2.5 37.78%
Beide treffen (BTTS)
Ja 63.43%
Nein 36.57%
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 10.3% 9.71 13.44% 7.44 76.26% 1.31
-1.5 23.74% 4.21 — 76.26% 1.31
-1.0 23.74% 4.21 20.86% 4.79 55.4% 1.81
-0.5 44.6% 2.24 — 55.4% 1.81
0 (PK) 44.6% 2.24 23.13% 4.32 32.27% 3.1
+0.5 67.73% 1.48 — 32.27% 3.1
+1.0 67.73% 1.48 17.4% 5.75 14.86% 6.73
+1.5 85.14% 1.17 — 14.86% 6.73
+2.0 85.14% 1.17 9.36% 10.69 5.51% 18.16

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.