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
32.49%
Faire Quote 3.08
Unentschieden
26.81%
Faire Quote 3.73
Gast Sieg
40.71%
Faire Quote 2.46
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.95% Faire Quote 8.37

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 3.08 —
Unentschieden 3.73 —
Gast Sieg 2.46 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.95% 8.37
2 0-1 9.12% 10.97
3 1-2 8.78% 11.39
4 1-0 8.13% 12.3
5 2-1 7.83% 12.78
6 0-2 6.7% 14.92
7 0-0 6.2% 16.12
8 2-2 5.75% 17.39
9 2-0 5.32% 18.79
10 1-3 4.3% 23.24
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.2%
16.12
9.12%
10.97
6.7%
14.92
3.28%
30.45
1.21%
82.85
0.35%
281.77
1
8.13%
12.3
11.95%
8.37
8.78%
11.39
4.3%
23.24
1.58%
63.24
0.46%
215.1
2
5.32%
18.79
7.83%
12.78
5.75%
17.39
2.82%
35.48
1.04%
96.55
0.3%
328.41
3
2.32%
43.02
3.42%
29.27
2.51%
39.82
1.23%
81.26
0.45%
221.09
0.13%
751.88
4
0.76%
131.35
1.12%
89.36
0.82%
121.58
0.4%
248.14
0.15%
675.22
0.04%
2298.85
5
0.2%
501.25
0.29%
341.06
0.22%
464.04
0.11%
946.97
0.04%
2577.32
0.01%
8771.93
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.64% · Fair: 157.46
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.01% 22.99%
1.5 43.21% 56.79%
2.5 18.37% 81.63%
3.5 6.19% 93.81%
4.5 1.72% 98.28%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.20% 16.12
1 17.25% 5.80
2 23.97% 4.17
3 22.21% 4.50
4 15.44% 6.48
5+ 14.92% 6.70
Mehr (Über) 2.5 52.58% Weniger (Unter) 2.5 47.42%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.49%
Unentschieden 26.81%
Gast Sieg 40.71%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 52.58%
Weniger (Unter) 2.5 47.42%
Beide treffen (BTTS)
Ja 56.23%
Nein 43.77%
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 5.13% 19.48 9.68% 10.33 85.19% 1.17
-1.5 14.81% 6.75 — 85.19% 1.17
-1.0 14.81% 6.75 18.91% 5.29 66.28% 1.51
-0.5 33.72% 2.97 — 66.28% 1.51
0 (PK) 33.72% 2.97 25.29% 3.95 40.99% 2.44
+0.5 59.01% 1.69 — 40.99% 2.44
+1.0 59.01% 1.69 21.22% 4.71 19.77% 5.06
+1.5 80.23% 1.25 — 19.77% 5.06
+2.0 80.23% 1.25 12.19% 8.21 7.59% 13.18

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.