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
39.86%
Faire Quote 2.51
Unentschieden
25.17%
Faire Quote 3.97
Gast Sieg
34.97%
Faire Quote 2.86
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.7% Faire Quote 9.35

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 2.51 —
Unentschieden 3.97 —
Gast Sieg 2.86 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.7% 9.35
2 2-1 8.61% 11.61
3 1-2 8.13% 12.3
4 1-0 7.04% 14.21
5 0-1 6.65% 15.05
6 2-2 6.55% 15.28
7 2-0 5.67% 17.65
8 0-2 5.05% 19.8
9 3-1 4.62% 21.64
10 0-0 4.37% 22.87
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.37%
22.87
6.65%
15.05
5.05%
19.8
2.56%
39.08
0.97%
102.85
0.3%
338.29
1
7.04%
14.21
10.7%
9.35
8.13%
12.3
4.12%
24.27
1.57%
63.88
0.48%
210.13
2
5.67%
17.65
8.61%
11.61
6.55%
15.28
3.32%
30.15
1.26%
79.35
0.38%
261.03
3
3.04%
32.89
4.62%
21.64
3.51%
28.47
1.78%
56.19
0.68%
147.86
0.21%
486.38
4
1.22%
81.71
1.86%
53.75
1.41%
70.73
0.72%
139.59
0.27%
367.38
0.08%
1207.73
5
0.39%
253.74
0.6%
166.94
0.46%
219.64
0.23%
433.46
0.09%
1140.25
0.03%
3759.4
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.09% · Fair: 91.48
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.01% 19.99%
1.5 47.83% 52.17%
2.5 21.92% 78.08%
3.5 8.02% 91.98%
4.5 2.42% 97.58%
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 4.37% 22.87
1 13.68% 7.31
2 21.41% 4.67
3 22.34% 4.48
4 17.48% 5.72
5+ 20.70% 4.83
Mehr (Über) 2.5 60.53% Weniger (Unter) 2.5 39.47%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.86%
Unentschieden 25.17%
Gast Sieg 34.97%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 60.53%
Weniger (Unter) 2.5 39.47%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.51%
Nein 37.49%
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 8.16% 12.25 11.96% 8.36 79.88% 1.25
-1.5 20.12% 4.97 — 79.88% 1.25
-1.0 20.12% 4.97 19.98% 5.01 59.91% 1.67
-0.5 40.09% 2.49 — 59.91% 1.67
0 (PK) 40.09% 2.49 23.7% 4.22 36.21% 2.76
+0.5 63.79% 1.57 — 36.21% 2.76
+1.0 63.79% 1.57 18.86% 5.3 17.35% 5.76
+1.5 82.65% 1.21 — 17.35% 5.76
+2.0 82.65% 1.21 10.66% 9.38 6.69% 14.94

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.