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
19.88%
Faire Quote 5.03
Unentschieden
27.83%
Faire Quote 3.59
Gast Sieg
52.29%
Faire Quote 1.91
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 14.79% Faire Quote 6.76

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 5.03 —
Unentschieden 3.59 —
Gast Sieg 1.91 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 14.79% 6.76
2 1-1 12.13% 8.25
3 0-2 11.02% 9.08
4 0-0 9.93% 10.07
5 1-2 9.04% 11.07
6 1-0 8.14% 12.29
7 0-3 5.47% 18.27
8 2-1 4.97% 20.11
9 1-3 4.49% 22.28
10 2-2 3.7% 26.99
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
9.93%
10.07
14.79%
6.76
11.02%
9.08
5.47%
18.27
2.04%
49.06
0.61%
164.61
1
8.14%
12.29
12.13%
8.25
9.04%
11.07
4.49%
22.28
1.67%
59.82
0.5%
200.76
2
3.34%
29.97
4.97%
20.11
3.7%
26.99
1.84%
54.35
0.69%
145.92
0.2%
489.72
3
0.91%
109.63
1.36%
73.58
1.01%
98.77
0.5%
198.85
0.19%
533.9
0.06%
1792.11
4
0.19%
534.76
0.28%
358.94
0.21%
481.7
0.1%
969.93
0.04%
2604.17
0.01%
8771.93
5
0.03%
3257.33
0.05%
2188.18
0.03%
2941.18
0.02%
5917.16
0.01%
15873.02
0.0%
52631.58
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.45% · Fair: 220.9
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 55.96% 44.04%
1.5 19.84% 80.16%
2.5 5.03% 94.97%
3.5 0.99% 99.01%
4.5 0.16% 99.84%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.46% 22.54%
1.5 43.88% 56.12%
2.5 18.86% 81.14%
3.5 6.44% 93.56%
4.5 1.81% 98.19%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 9.93% 10.07
1 22.93% 4.36
2 26.48% 3.78
3 20.39% 4.90
4 11.78% 8.49
5+ 8.49% 11.78
Mehr (Über) 2.5 40.66% Weniger (Unter) 2.5 59.34%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 19.88%
Unentschieden 27.83%
Gast Sieg 52.29%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 40.66%
Weniger (Unter) 2.5 59.34%
Beide treffen (BTTS)
Ja 43.35%
Nein 56.65%
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 1.51% 66.32 4.92% 20.32 93.57% 1.07
-1.5 6.43% 15.55 — 93.57% 1.07
-1.0 6.43% 15.55 14.23% 7.03 79.34% 1.26
-0.5 20.66% 4.84 — 79.34% 1.26
0 (PK) 20.66% 4.84 26.3% 3.8 53.03% 1.89
+0.5 46.97% 2.13 — 53.03% 1.89
+1.0 46.97% 2.13 25.86% 3.87 27.17% 3.68
+1.5 72.83% 1.37 — 27.17% 3.68
+2.0 72.83% 1.37 16.25% 6.15 10.92% 9.16

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.