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
39.4%
Faire Quote 2.54
Unentschieden
25.27%
Faire Quote 3.96
Gast Sieg
35.33%
Faire Quote 2.83
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.78% Faire Quote 9.28

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 2.54 —
Unentschieden 3.96 —
Gast Sieg 2.83 —
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 10.78% 9.28
2 2-1 8.57% 11.67
3 1-2 8.19% 12.21
4 1-0 7.09% 14.1
5 0-1 6.78% 14.75
6 2-2 6.51% 15.35
7 2-0 5.64% 17.74
8 0-2 5.15% 19.41
9 3-1 4.54% 22.02
10 0-0 4.46% 22.42
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.46%
22.42
6.78%
14.75
5.15%
19.41
2.61%
38.31
0.99%
100.81
0.3%
331.56
1
7.09%
14.1
10.78%
9.28
8.19%
12.21
4.15%
24.09
1.58%
63.4
0.48%
208.55
2
5.64%
17.74
8.57%
11.67
6.51%
15.35
3.3%
30.3
1.25%
79.75
0.38%
262.33
3
2.99%
33.47
4.54%
22.02
3.45%
28.97
1.75%
57.18
0.66%
150.47
0.2%
495.05
4
1.19%
84.2
1.81%
55.39
1.37%
72.88
0.7%
143.84
0.26%
378.5
0.08%
1245.33
5
0.38%
264.76
0.57%
174.19
0.44%
229.2
0.22%
452.28
0.08%
1190.48
0.03%
3921.57
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.06% · Fair: 94.52
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.61% 20.39%
1.5 47.18% 52.82%
2.5 21.41% 78.59%
3.5 7.74% 92.26%
4.5 2.31% 97.69%
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 4.46% 22.42
1 13.87% 7.21
2 21.57% 4.64
3 22.36% 4.47
4 17.39% 5.75
5+ 20.35% 4.91
Mehr (Über) 2.5 60.1% Weniger (Unter) 2.5 39.9%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.40%
Unentschieden 25.27%
Gast Sieg 35.33%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 60.1%
Weniger (Unter) 2.5 39.9%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.2%
Nein 37.8%
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 7.92% 12.62 11.8% 8.48 80.28% 1.25
-1.5 19.72% 5.07 — 80.28% 1.25
-1.0 19.72% 5.07 19.9% 5.03 60.38% 1.66
-0.5 39.62% 2.52 — 60.38% 1.66
0 (PK) 39.62% 2.52 23.79% 4.2 36.59% 2.73
+0.5 63.41% 1.58 — 36.59% 2.73
+1.0 63.41% 1.58 19.02% 5.26 17.57% 5.69
+1.5 82.43% 1.21 — 17.57% 5.69
+2.0 82.43% 1.21 10.78% 9.28 6.79% 14.74

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.