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
58.72%
Faire Quote
1.7
Unentschieden
19.9%
Faire Quote
5.02
Gast Sieg
21.38%
Faire Quote
4.68
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 8.63%
Faire Quote 11.59
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 | 1.7 | — | |
| Unentschieden | 5.02 | — | |
| Gast Sieg | 4.68 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.63% | 11.59 |
| 2 | 3-1 | 7.16% | 13.96 |
| 3 | 1-1 | 6.93% | 14.42 |
| 4 | 2-2 | 6.43% | 15.55 |
| 5 | 2-0 | 5.79% | 17.26 |
| 6 | 3-2 | 5.34% | 18.74 |
| 7 | 1-2 | 5.17% | 19.36 |
| 8 | 3-0 | 4.81% | 20.8 |
| 9 | 1-0 | 4.65% | 21.49 |
| 10 | 4-1 | 4.46% | 22.42 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.87%
53.51
|
2.78%
35.92
|
2.07%
48.21
|
1.03%
97.07
|
0.38%
260.55
|
0.11%
874.13
|
| 1 |
4.65%
21.49
|
6.93%
14.42
|
5.17%
19.36
|
2.57%
38.98
|
0.96%
104.65
|
0.28%
351.12
|
| 2 |
5.79%
17.26
|
8.63%
11.59
|
6.43%
15.55
|
3.19%
31.31
|
1.19%
84.05
|
0.35%
282.09
|
| 3 |
4.81%
20.8
|
7.16%
13.96
|
5.34%
18.74
|
2.65%
37.72
|
0.99%
101.28
|
0.29%
339.79
|
| 4 |
2.99%
33.41
|
4.46%
22.42
|
3.32%
30.1
|
1.65%
60.6
|
0.61%
162.68
|
0.18%
545.85
|
| 5 |
1.49%
67.09
|
2.22%
45.03
|
1.65%
60.44
|
0.82%
121.68
|
0.31%
326.69
|
0.09%
1096.49
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
4.54%
·
Fair:
22.01
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 91.7% | 8.29% |
| 1.5 | 71.06% | 28.94% |
| 2.5 | 45.36% | 54.64% |
| 3.5 | 24.02% | 75.97% |
| 4.5 | 10.74% | 89.25% |
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 | 1.87% | 53.51 |
| 1 | 7.44% | 13.45 |
| 2 | 14.80% | 6.76 |
| 3 | 19.64% | 5.09 |
| 4 | 19.54% | 5.12 |
| 5+ | 36.72% | 2.72 |
|
Mehr (Über) 2.5 75.89%
Weniger (Unter) 2.5 24.1%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
58.72%
Unentschieden
19.90%
Gast Sieg
21.38%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
75.89%
Weniger (Unter) 2.5
24.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja
71.04%
Nein
28.96%
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 | 21.56% 4.64 | 17.24% 5.8 | 61.19% 1.63 |
| -1.5 | 38.8% 2.58 | — | 61.19% 1.63 |
| -1.0 | 38.8% 2.58 | 20.62% 4.85 | 40.57% 2.46 |
| -0.5 | 59.42% 1.68 | — | 40.57% 2.46 |
| 0 (PK) | 59.42% 1.68 | 18.6% 5.38 | 21.98% 4.55 |
| +0.5 | 78.02% 1.28 | — | 21.98% 4.55 |
| +1.0 | 78.02% 1.28 | 12.34% 8.11 | 9.64% 10.38 |
| +1.5 | 90.36% 1.11 | — | 9.64% 10.38 |
| +2.0 | 90.36% 1.11 | 6.17% 16.2 | 3.46% 28.87 |
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.