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
42.07%
Faire Quote
2.38
Unentschieden
24.83%
Faire Quote
4.03
Gast Sieg
33.1%
Faire Quote
3.02
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.44%
Faire Quote 9.58
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 | 2.38 | — | |
| Unentschieden | 4.03 | — | |
| Gast Sieg | 3.02 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.44% | 9.58 |
| 2 | 2-1 | 8.82% | 11.34 |
| 3 | 1-2 | 7.83% | 12.77 |
| 4 | 1-0 | 6.96% | 14.37 |
| 5 | 2-2 | 6.61% | 15.12 |
| 6 | 0-1 | 6.18% | 16.19 |
| 7 | 2-0 | 5.88% | 17.01 |
| 8 | 3-1 | 4.97% | 20.13 |
| 9 | 0-2 | 4.63% | 21.59 |
| 10 | 0-0 | 4.12% | 24.29 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.12%
24.29
|
6.18%
16.19
|
4.63%
21.59
|
2.32%
43.18
|
0.87%
115.14
|
0.26%
383.88
|
| 1 |
6.96%
14.37
|
10.44%
9.58
|
7.83%
12.77
|
3.91%
25.55
|
1.47%
68.13
|
0.44%
227.12
|
| 2 |
5.88%
17.01
|
8.82%
11.34
|
6.61%
15.12
|
3.31%
30.24
|
1.24%
80.63
|
0.37%
268.74
|
| 3 |
3.31%
30.19
|
4.97%
20.13
|
3.73%
26.84
|
1.86%
53.67
|
0.7%
143.12
|
0.21%
477.1
|
| 4 |
1.4%
71.46
|
2.1%
47.64
|
1.57%
63.52
|
0.79%
127.03
|
0.3%
338.75
|
0.09%
1128.67
|
| 5 |
0.47%
211.42
|
0.71%
140.94
|
0.53%
187.93
|
0.27%
375.8
|
0.1%
1002.0
|
0.03%
3344.48
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.22%
·
Fair:
81.95
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
Gast
| 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% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 4.12% | 24.29 |
| 1 | 13.13% | 7.61 |
| 2 | 20.95% | 4.77 |
| 3 | 22.28% | 4.49 |
| 4 | 17.76% | 5.63 |
| 5+ | 21.76% | 4.60 |
|
Mehr (Über) 2.5 61.8%
Weniger (Unter) 2.5 38.2%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
42.07%
Unentschieden
24.83%
Gast Sieg
33.10%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
61.8%
Weniger (Unter) 2.5
38.2%
Beide treffen (BTTS)
Ja
63.35%
Nein
36.65%
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 | 9.26% 10.8 | 12.72% 7.86 | 78.02% 1.28 |
| -1.5 | 21.98% 4.55 | — | 78.02% 1.28 |
| -1.0 | 21.98% 4.55 | 20.4% 4.9 | 57.62% 1.74 |
| -0.5 | 42.38% 2.36 | — | 57.62% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.38% 2.36 | 23.36% 4.28 | 34.26% 2.92 |
| +0.5 | 65.74% 1.52 | — | 34.26% 2.92 |
| +1.0 | 65.74% 1.52 | 18.11% 5.52 | 16.16% 6.19 |
| +1.5 | 83.84% 1.19 | — | 16.16% 6.19 |
| +2.0 | 83.84% 1.19 | 10.02% 9.98 | 6.14% 16.3 |
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.