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
54.95%
Faire Quote 1.82
Unentschieden
21.31%
Faire Quote 4.69
Gast Sieg
23.73%
Faire Quote 4.21
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.0% Faire Quote 11.12

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 1.82 —
Unentschieden 4.69 —
Gast Sieg 4.21 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 9.0% 11.12
2 1-1 7.93% 12.62
3 3-1 6.81% 14.69
4 2-2 6.61% 15.12
5 2-0 6.12% 16.34
6 1-2 5.83% 17.16
7 1-0 5.39% 18.54
8 3-2 5.0% 19.99
9 3-0 4.63% 21.59
10 4-1 3.86% 25.88
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.38%
42.1
3.49%
28.64
2.57%
38.96
1.26%
79.52
0.46%
216.36
0.14%
735.84
1
5.39%
18.54
7.93%
12.62
5.83%
17.16
2.85%
35.03
1.05%
95.32
0.31%
324.25
2
6.12%
16.34
9.0%
11.12
6.61%
15.12
3.24%
30.86
1.19%
83.98
0.35%
285.63
3
4.63%
21.59
6.81%
14.69
5.0%
19.99
2.45%
40.79
0.9%
110.99
0.26%
377.5
4
2.63%
38.05
3.86%
25.88
2.84%
35.22
1.39%
71.87
0.51%
195.58
0.15%
665.34
5
1.19%
83.81
1.75%
57.02
1.29%
77.57
0.63%
158.3
0.23%
430.85
0.07%
1464.13
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.23% · Fair: 30.96
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 89.67% 10.33%
1.5 66.21% 33.78%
2.5 39.6% 60.4%
3.5 19.46% 80.54%
4.5 8.03% 91.97%
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 2.38% 42.10
1 8.88% 11.26
2 16.61% 6.02
3 20.71% 4.83
4 19.37% 5.16
5+ 32.05% 3.12
Mehr (Über) 2.5 72.12% Weniger (Unter) 2.5 27.87%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 54.95%
Unentschieden 21.31%
Gast Sieg 23.73%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 72.12%
Weniger (Unter) 2.5 27.87%
Beide treffen (BTTS)
Ja 69.05%
Nein 30.95%
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 18.06% 5.54 16.5% 6.06 65.44% 1.53
-1.5 34.56% 2.89 — 65.44% 1.53
-1.0 34.56% 2.89 21.04% 4.75 44.4% 2.25
-0.5 55.6% 1.8 — 44.4% 2.25
0 (PK) 55.6% 1.8 19.95% 5.01 24.44% 4.09
+0.5 75.55% 1.32 — 24.44% 4.09
+1.0 75.55% 1.32 13.63% 7.34 10.82% 9.24
+1.5 89.18% 1.12 — 10.82% 9.24
+2.0 89.18% 1.12 6.92% 14.46 3.9% 25.64

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.