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
50.72%
Faire Quote 1.97
Unentschieden
22.74%
Faire Quote 4.4
Gast Sieg
26.55%
Faire Quote 3.77
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.17% Faire Quote 10.9

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 1.97 —
Unentschieden 4.4 —
Gast Sieg 3.77 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 9.17% 10.9
2 1-1 8.95% 11.18
3 2-2 6.7% 14.94
4 1-2 6.53% 15.31
5 2-0 6.28% 15.92
6 3-1 6.27% 15.96
7 1-0 6.13% 16.32
8 3-2 4.58% 21.86
9 0-1 4.37% 22.91
10 3-0 4.29% 23.29
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.99%
33.45
4.37%
22.91
3.19%
31.38
1.55%
64.49
0.57%
176.68
0.17%
604.96
1
6.13%
16.32
8.95%
11.18
6.53%
15.31
3.18%
31.46
1.16%
86.18
0.34%
295.16
2
6.28%
15.92
9.17%
10.9
6.7%
14.94
3.26%
30.69
1.19%
84.08
0.35%
287.94
3
4.29%
23.29
6.27%
15.96
4.58%
21.86
2.23%
44.91
0.81%
123.05
0.24%
421.41
4
2.2%
45.45
3.21%
31.13
2.34%
42.65
1.14%
87.63
0.42%
240.1
0.12%
822.37
5
0.9%
110.86
1.32%
75.93
0.96%
104.01
0.47%
213.72
0.17%
585.48
0.05%
2004.01
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.23% · Fair: 44.9
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.13% 12.87%
1.5 60.73% 39.26%
2.5 33.68% 66.31%
3.5 15.2% 84.8%
4.5 5.73% 94.27%
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 2.99% 33.45
1 10.49% 9.53
2 18.42% 5.43
3 21.55% 4.64
4 18.91% 5.29
5+ 27.64% 3.62
Mehr (Über) 2.5 68.1% Weniger (Unter) 2.5 31.9%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 50.72%
Unentschieden 22.74%
Gast Sieg 26.55%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 68.1%
Weniger (Unter) 2.5 31.9%
Beide treffen (BTTS)
Ja 66.89%
Nein 33.11%
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 14.64% 6.83 15.43% 6.48 69.93% 1.43
-1.5 30.07% 3.33 — 69.93% 1.43
-1.0 30.07% 3.33 21.21% 4.72 48.73% 2.05
-0.5 51.27% 1.95 — 48.73% 2.05
0 (PK) 51.27% 1.95 21.33% 4.69 27.4% 3.65
+0.5 72.6% 1.38 — 27.4% 3.65
+1.0 72.6% 1.38 15.1% 6.62 12.29% 8.13
+1.5 87.71% 1.14 — 12.29% 8.13
+2.0 87.71% 1.14 7.82% 12.78 4.47% 22.38

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.