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
23.48%
Faire Quote 4.26
Unentschieden
27.34%
Faire Quote 3.66
Gast Sieg
49.18%
Faire Quote 2.03
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.48% Faire Quote 8.01

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 4.26 —
Unentschieden 3.66 —
Gast Sieg 2.03 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 12.48% 8.01
2 1-1 12.23% 8.18
3 0-2 9.48% 10.55
4 1-2 9.29% 10.76
5 0-0 8.21% 12.18
6 1-0 8.04% 12.43
7 2-1 5.99% 16.69
8 0-3 4.8% 20.81
9 1-3 4.71% 21.24
10 2-2 4.55% 21.96
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
8.21%
12.18
12.48%
8.01
9.48%
10.55
4.8%
20.81
1.83%
54.77
0.56%
180.18
1
8.04%
12.43
12.23%
8.18
9.29%
10.76
4.71%
21.24
1.79%
55.89
0.54%
183.86
2
3.94%
25.37
5.99%
16.69
4.55%
21.96
2.31%
43.34
0.88%
114.06
0.27%
375.23
3
1.29%
77.66
1.96%
51.09
1.49%
67.23
0.75%
132.68
0.29%
349.16
0.09%
1148.11
4
0.32%
316.96
0.48%
208.55
0.36%
274.42
0.18%
541.71
0.07%
1424.5
0.02%
4694.84
5
0.06%
1618.12
0.09%
1063.83
0.07%
1400.56
0.04%
2762.43
0.01%
7246.38
0.0%
23809.52
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.53% · Fair: 189.5
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 62.47% 37.53%
1.5 25.69% 74.31%
2.5 7.67% 92.33%
3.5 1.78% 98.22%
4.5 0.34% 99.66%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.13% 21.87%
1.5 44.88% 55.12%
2.5 19.62% 80.38%
3.5 6.82% 93.18%
4.5 1.95% 98.05%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 8.21% 12.18
1 20.52% 4.87
2 25.65% 3.90
3 21.38% 4.68
4 13.36% 7.48
5+ 10.88% 9.19
Mehr (Über) 2.5 45.62% Weniger (Unter) 2.5 54.38%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 23.48%
Unentschieden 27.34%
Gast Sieg 49.18%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 45.62%
Weniger (Unter) 2.5 54.38%
Beide treffen (BTTS)
Ja 48.81%
Nein 51.19%
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 2.36% 42.37 6.3% 15.87 91.34% 1.09
-1.5 8.66% 11.54 — 91.34% 1.09
-1.0 8.66% 11.54 15.72% 6.36 75.62% 1.32
-0.5 24.38% 4.1 — 75.62% 1.32
0 (PK) 24.38% 4.1 25.82% 3.87 49.8% 2.01
+0.5 50.2% 1.99 — 49.8% 2.01
+1.0 50.2% 1.99 24.39% 4.1 25.41% 3.94
+1.5 74.59% 1.34 — 25.41% 3.94
+2.0 74.59% 1.34 15.16% 6.6 10.25% 9.75

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.