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
45.8%
Faire Quote
2.18
Unentschieden
24.1%
Faire Quote
4.15
Gast Sieg
30.1%
Faire Quote
3.32
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.92%
Faire Quote 10.08
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 | 2.18 | — | |
| Unentschieden | 4.15 | — | |
| Gast Sieg | 3.32 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.92% | 10.08 |
| 2 | 2-1 | 9.08% | 11.01 |
| 3 | 1-2 | 7.29% | 13.71 |
| 4 | 1-0 | 6.75% | 14.82 |
| 5 | 2-2 | 6.67% | 14.99 |
| 6 | 2-0 | 6.18% | 16.19 |
| 7 | 3-1 | 5.54% | 18.06 |
| 8 | 0-1 | 5.42% | 18.44 |
| 9 | 3-2 | 4.07% | 24.57 |
| 10 | 0-2 | 3.99% | 25.09 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.42%
18.44
|
3.99%
25.09
|
1.95%
51.21
|
0.72%
139.35
|
0.21%
473.93
|
| 1 |
6.75%
14.82
|
9.92%
10.08
|
7.29%
13.71
|
3.57%
27.98
|
1.31%
76.15
|
0.39%
259.0
|
| 2 |
6.18%
16.19
|
9.08%
11.01
|
6.67%
14.99
|
3.27%
30.58
|
1.2%
83.22
|
0.35%
283.05
|
| 3 |
3.77%
26.54
|
5.54%
18.06
|
4.07%
24.57
|
1.99%
50.14
|
0.73%
136.43
|
0.22%
464.04
|
| 4 |
1.72%
58.02
|
2.53%
39.47
|
1.86%
53.7
|
0.91%
109.59
|
0.34%
298.24
|
0.1%
1014.2
|
| 5 |
0.63%
158.53
|
0.93%
107.84
|
0.68%
146.71
|
0.33%
299.4
|
0.12%
815.0
|
0.04%
2770.08
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.52%
·
Fair:
65.89
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.96% | 16.04% |
| 1.5 | 54.6% | 45.4% |
| 2.5 | 27.74% | 72.26% |
| 3.5 | 11.36% | 88.64% |
| 4.5 | 3.86% | 96.14% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
Mehr (Über) 2.5 64.06%
Weniger (Unter) 2.5 35.94%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
45.80%
Unentschieden
24.10%
Gast Sieg
30.10%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
64.06%
Weniger (Unter) 2.5
35.94%
Beide treffen (BTTS)
Ja
64.65%
Nein
35.35%
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 | 11.33% 8.83 | 13.95% 7.17 | 74.72% 1.34 |
| -1.5 | 25.28% 3.96 | — | 74.72% 1.34 |
| -1.0 | 25.28% 3.96 | 20.95% 4.77 | 53.78% 1.86 |
| -0.5 | 46.22% 2.16 | — | 53.78% 1.86 |
| 0 (PK) | 46.22% 2.16 | 22.65% 4.41 | 31.13% 3.21 |
| +0.5 | 68.87% 1.45 | — | 31.13% 3.21 |
| +1.0 | 68.87% 1.45 | 16.83% 5.94 | 14.3% 6.99 |
| +1.5 | 85.7% 1.17 | — | 14.3% 6.99 |
| +2.0 | 85.7% 1.17 | 9.0% 11.11 | 5.3% 18.87 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.