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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Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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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
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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.