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
44.11%
Faire Quote 2.27
Unentschieden
24.25%
Faire Quote 4.12
Gast Sieg
31.64%
Faire Quote 3.16
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.97% Faire Quote 10.03

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 2.27 —
Unentschieden 4.12 —
Gast Sieg 3.16 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.97% 10.03
2 2-1 8.92% 11.21
3 1-2 7.53% 13.29
4 2-2 6.74% 14.84
5 1-0 6.6% 15.15
6 2-0 5.91% 16.92
7 0-1 5.57% 17.96
8 3-1 5.32% 18.78
9 0-2 4.2% 23.78
10 3-2 4.02% 24.88
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.69%
27.11
5.57%
17.96
4.2%
23.78
2.12%
47.25
0.8%
125.16
0.24%
414.42
1
6.6%
15.15
9.97%
10.03
7.53%
13.29
3.79%
26.4
1.43%
69.93
0.43%
231.54
2
5.91%
16.92
8.92%
11.21
6.74%
14.84
3.39%
29.49
1.28%
78.12
0.39%
258.67
3
3.53%
28.36
5.32%
18.78
4.02%
24.88
2.02%
49.43
0.76%
130.94
0.23%
433.65
4
1.58%
63.38
2.38%
41.97
1.8%
55.6
0.91%
110.46
0.34%
292.57
0.1%
968.99
5
0.56%
177.05
0.85%
117.25
0.64%
155.3
0.32%
308.55
0.12%
816.99
0.04%
2702.7
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.47% · Fair: 68.18
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.3% 16.7%
1.5 53.42% 46.58%
2.5 26.67% 73.33%
3.5 10.71% 89.29%
4.5 3.57% 96.43%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.91% 22.09%
1.5 44.55% 55.45%
2.5 19.37% 80.63%
3.5 6.69% 93.31%
4.5 1.9% 98.09%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.69% 27.11
1 12.17% 8.22
2 20.08% 4.98
3 22.09% 4.53
4 18.23% 5.49
5+ 23.74% 4.21
Mehr (Über) 2.5 64.06% Weniger (Unter) 2.5 35.94%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 44.11%
Unentschieden 24.25%
Gast Sieg 31.64%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 64.06%
Weniger (Unter) 2.5 35.94%
Beide treffen (BTTS)
Ja 64.9%
Nein 35.1%
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 10.5% 9.52 13.39% 7.47 76.1% 1.31
-1.5 23.9% 4.18 — 76.1% 1.31
-1.0 23.9% 4.18 20.58% 4.86 55.52% 1.8
-0.5 44.48% 2.25 — 55.52% 1.8
0 (PK) 44.48% 2.25 22.8% 4.39 32.72% 3.06
+0.5 67.28% 1.49 — 32.72% 3.06
+1.0 67.28% 1.49 17.36% 5.76 15.36% 6.51
+1.5 84.64% 1.18 — 15.36% 6.51
+2.0 84.64% 1.18 9.53% 10.49 5.82% 17.17

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.