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
31.6%
Faire Quote 3.16
Unentschieden
26.48%
Faire Quote 3.78
Gast Sieg
41.92%
Faire Quote 2.39
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.75% Faire Quote 8.51

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 3.16 —
Unentschieden 3.78 —
Gast Sieg 2.39 —
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 11.75% 8.51
2 0-1 8.97% 11.15
3 1-2 8.93% 11.2
4 1-0 7.73% 12.94
5 2-1 7.7% 12.99
6 0-2 6.82% 14.67
7 0-0 5.9% 16.95
8 2-2 5.85% 17.1
9 2-0 5.06% 19.75
10 1-3 4.52% 22.1
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.9%
16.95
8.97%
11.15
6.82%
14.67
3.45%
28.95
1.31%
76.19
0.4%
250.63
1
7.73%
12.94
11.75%
8.51
8.93%
11.2
4.52%
22.1
1.72%
58.16
0.52%
191.31
2
5.06%
19.75
7.7%
12.99
5.85%
17.1
2.96%
33.74
1.13%
88.79
0.34%
292.06
3
2.21%
45.23
3.36%
29.75
2.55%
39.15
1.29%
77.27
0.49%
203.33
0.15%
668.9
4
0.72%
138.1
1.1%
90.85
0.84%
119.55
0.42%
235.96
0.16%
620.73
0.05%
2040.82
5
0.19%
527.15
0.29%
346.74
0.22%
456.2
0.11%
900.9
0.04%
2369.67
0.01%
7812.5
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.7% · Fair: 141.86
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
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 5.90% 16.95
1 16.70% 5.99
2 23.63% 4.23
3 22.29% 4.49
4 15.77% 6.34
5+ 15.70% 6.37
Mehr (Über) 2.5 53.77% Weniger (Unter) 2.5 46.23%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.60%
Unentschieden 26.48%
Gast Sieg 41.92%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 53.77%
Weniger (Unter) 2.5 46.23%
Beide treffen (BTTS)
Ja 57.05%
Nein 42.95%
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 4.95% 20.2 9.38% 10.66 85.67% 1.17
-1.5 14.33% 6.98 — 85.67% 1.17
-1.0 14.33% 6.98 18.45% 5.42 67.22% 1.49
-0.5 32.78% 3.05 — 67.22% 1.49
0 (PK) 32.78% 3.05 24.97% 4.0 42.25% 2.37
+0.5 57.75% 1.73 — 42.25% 2.37
+1.0 57.75% 1.73 21.41% 4.67 20.84% 4.8
+1.5 79.16% 1.26 — 20.84% 4.8
+2.0 79.16% 1.26 12.63% 7.92 8.21% 12.18

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.