Fußball-Poisson-Rechner
xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine
ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
38.07%
Faire Quote
2.63
Unentschieden
25.88%
Faire Quote
3.86
Gast Sieg
36.04%
Faire Quote
2.77
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.28%
Faire Quote 8.87
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 | 2.63 | — | |
| Unentschieden | 3.86 | — | |
| Gast Sieg | 2.77 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.28% | 8.87 |
| 2 | 2-1 | 8.46% | 11.82 |
| 3 | 1-2 | 8.34% | 11.98 |
| 4 | 1-0 | 7.62% | 13.13 |
| 5 | 0-1 | 7.52% | 13.3 |
| 6 | 2-2 | 6.26% | 15.98 |
| 7 | 2-0 | 5.71% | 17.5 |
| 8 | 0-2 | 5.56% | 17.98 |
| 9 | 0-0 | 5.08% | 19.69 |
| 10 | 3-1 | 4.23% | 23.65 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.08%
19.69
|
7.52%
13.3
|
5.56%
17.98
|
2.74%
36.44
|
1.02%
98.48
|
0.3%
332.67
|
| 1 |
7.62%
13.13
|
11.28%
8.87
|
8.34%
11.98
|
4.12%
24.29
|
1.52%
65.66
|
0.45%
221.83
|
| 2 |
5.71%
17.5
|
8.46%
11.82
|
6.26%
15.98
|
3.09%
32.39
|
1.14%
87.54
|
0.34%
295.77
|
| 3 |
2.86%
35.0
|
4.23%
23.65
|
3.13%
31.96
|
1.54%
64.78
|
0.57%
175.07
|
0.17%
591.37
|
| 4 |
1.07%
93.34
|
1.59%
63.06
|
1.17%
85.22
|
0.58%
172.74
|
0.21%
466.85
|
0.06%
1577.29
|
| 5 |
0.32%
311.14
|
0.48%
210.22
|
0.35%
284.09
|
0.17%
575.71
|
0.06%
1555.21
|
0.02%
5263.16
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.86%
·
Fair:
116.05
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 5.08% | 19.69 |
| 1 | 15.14% | 6.61 |
| 2 | 22.55% | 4.43 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.69% | 5.99 |
| 5+ | 18.14% | 5.51 |
|
Mehr (Über) 2.5 57.23%
Weniger (Unter) 2.5 42.77%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
38.07%
Unentschieden
25.88%
Gast Sieg
36.04%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
57.23%
Weniger (Unter) 2.5
42.77%
Beide treffen (BTTS)
Ja
60.0%
Nein
40.0%
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 | 7.09% 14.11 | 11.31% 8.84 | 81.61% 1.23 |
| -1.5 | 18.39% 5.44 | — | 81.61% 1.23 |
| -1.0 | 18.39% 5.44 | 19.85% 5.04 | 61.75% 1.62 |
| -0.5 | 38.25% 2.61 | — | 61.75% 1.62 |
| 0 (PK) | 38.25% 2.61 | 24.39% 4.1 | 37.36% 2.68 |
| +0.5 | 62.64% 1.6 | — | 37.36% 2.68 |
| +1.0 | 62.64% 1.6 | 19.59% 5.11 | 17.77% 5.63 |
| +1.5 | 82.23% 1.22 | — | 17.77% 5.63 |
| +2.0 | 82.23% 1.22 | 11.01% 9.08 | 6.77% 14.78 |
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.