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
35.91%
Faire Quote 2.78
Unentschieden
25.74%
Faire Quote 3.89
Gast Sieg
38.35%
Faire Quote 2.61
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.16% Faire Quote 8.96

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 2.78 —
Unentschieden 3.89 —
Gast Sieg 2.61 —
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 11.16% 8.96
2 1-2 8.48% 11.79
3 2-1 8.32% 12.02
4 0-1 7.49% 13.35
5 1-0 7.34% 13.62
6 2-2 6.32% 15.82
7 0-2 5.69% 17.56
8 2-0 5.47% 18.28
9 0-0 4.93% 20.29
10 1-3 4.3% 23.26
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.93%
20.29
7.49%
13.35
5.69%
17.56
2.89%
34.66
1.1%
91.22
0.33%
300.03
1
7.34%
13.62
11.16%
8.96
8.48%
11.79
4.3%
23.26
1.63%
61.22
0.5%
201.37
2
5.47%
18.28
8.32%
12.02
6.32%
15.82
3.2%
31.22
1.22%
82.17
0.37%
270.27
3
2.72%
36.8
4.13%
24.21
3.14%
31.85
1.59%
62.87
0.6%
165.45
0.18%
544.37
4
1.01%
98.78
1.54%
64.99
1.17%
85.51
0.59%
168.78
0.23%
444.25
0.07%
1461.99
5
0.3%
331.46
0.46%
218.1
0.35%
286.94
0.18%
566.25
0.07%
1490.31
0.02%
4901.96
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.9% · Fair: 110.62
TEAM-GESAMTTORE
Heim
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%
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 4.93% 20.29
1 14.84% 6.74
2 22.33% 4.48
3 22.40% 4.46
4 16.86% 5.93
5+ 18.64% 5.36
Mehr (Über) 2.5 57.9% Weniger (Unter) 2.5 42.1%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 35.91%
Unentschieden 25.74%
Gast Sieg 38.35%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.9%
Weniger (Unter) 2.5 42.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.52%
Nein 39.48%
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 6.78% 14.74 10.97% 9.12 82.25% 1.22
-1.5 17.75% 5.63 — 82.25% 1.22
-1.0 17.75% 5.63 19.47% 5.14 62.78% 1.59
-0.5 37.22% 2.69 — 62.78% 1.59
0 (PK) 37.22% 2.69 24.25% 4.12 38.53% 2.6
+0.5 61.47% 1.63 — 38.53% 2.6
+1.0 61.47% 1.63 19.86% 5.04 18.68% 5.35
+1.5 81.32% 1.23 — 18.68% 5.35
+2.0 81.32% 1.23 11.41% 8.76 7.26% 13.77

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.