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
35.51%
Faire Quote 2.82
Unentschieden
26.07%
Faire Quote 3.84
Gast Sieg
38.41%
Faire Quote 2.6
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.42% Faire Quote 8.76

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 2.82 —
Unentschieden 3.84 —
Gast Sieg 2.6 —
Value-Chancen finden

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 11.42% 8.76
2 1-2 8.51% 11.75
3 2-1 8.28% 12.08
4 0-1 7.88% 12.7
5 1-0 7.67% 13.05
6 2-2 6.17% 16.21
7 0-2 5.87% 17.04
8 2-0 5.56% 17.99
9 0-0 5.29% 18.92
10 1-3 4.23% 23.66
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.29%
18.92
7.88%
12.7
5.87%
17.04
2.91%
34.31
1.09%
92.11
0.32%
309.12
1
7.67%
13.05
11.42%
8.76
8.51%
11.75
4.23%
23.66
1.57%
63.52
0.47%
213.17
2
5.56%
17.99
8.28%
12.08
6.17%
16.21
3.06%
32.64
1.14%
87.62
0.34%
294.03
3
2.69%
37.23
4.0%
24.99
2.98%
33.54
1.48%
67.53
0.55%
181.29
0.16%
608.27
4
0.97%
102.7
1.45%
68.93
1.08%
92.52
0.54%
186.29
0.2%
500.0
0.06%
1677.85
5
0.28%
354.11
0.42%
237.7
0.31%
318.98
0.16%
642.26
0.06%
1724.14
0.02%
5780.35
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.81% · Fair: 123.58
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.54% 23.46%
1.5 42.53% 57.47%
2.5 17.87% 82.13%
3.5 5.95% 94.05%
4.5 1.63% 98.37%
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 5.29% 18.92
1 15.54% 6.43
2 22.85% 4.38
3 22.39% 4.47
4 16.46% 6.08
5+ 17.48% 5.72
Mehr (Über) 2.5 56.32% Weniger (Unter) 2.5 43.68%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 35.51%
Unentschieden 26.07%
Gast Sieg 38.41%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 56.32%
Weniger (Unter) 2.5 43.68%
Beide treffen (BTTS)
Ja 59.29%
Nein 40.71%
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 6.49% 15.42 10.81% 9.25 82.7% 1.21
-1.5 17.3% 5.78 — 82.7% 1.21
-1.0 17.3% 5.78 19.53% 5.12 63.18% 1.58
-0.5 36.82% 2.72 — 63.18% 1.58
0 (PK) 36.82% 2.72 24.58% 4.07 38.6% 2.59
+0.5 61.4% 1.63 — 38.6% 2.59
+1.0 61.4% 1.63 20.07% 4.98 18.53% 5.4
+1.5 81.47% 1.23 — 18.53% 5.4
+2.0 81.47% 1.23 11.42% 8.76 7.12% 14.05

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.