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
31.91%
Faire Quote 3.13
Unentschieden
26.34%
Faire Quote 3.8
Gast Sieg
41.75%
Faire Quote 2.39
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.65% Faire Quote 8.58

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 3.13 —
Unentschieden 3.8 —
Gast Sieg 2.39 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.65% 8.58
2 1-2 8.91% 11.22
3 0-1 8.76% 11.41
4 2-1 7.75% 12.9
5 1-0 7.62% 13.13
6 0-2 6.7% 14.92
7 2-2 5.93% 16.87
8 0-0 5.73% 17.46
9 2-0 5.07% 19.74
10 1-3 4.55% 21.99
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.73%
17.46
8.76%
11.41
6.7%
14.92
3.42%
29.25
1.31%
76.48
0.4%
249.94
1
7.62%
13.13
11.65%
8.58
8.91%
11.22
4.55%
21.99
1.74%
57.5
0.53%
187.9
2
5.07%
19.74
7.75%
12.9
5.93%
16.87
3.02%
33.07
1.16%
86.47
0.35%
282.57
3
2.25%
44.53
3.44%
29.11
2.63%
38.05
1.34%
74.6
0.51%
195.05
0.16%
637.35
4
0.75%
133.94
1.14%
87.54
0.87%
114.43
0.45%
224.37
0.17%
586.51
0.05%
1915.71
5
0.2%
503.52
0.3%
329.06
0.23%
430.11
0.12%
843.17
0.05%
2207.51
0.01%
7194.24
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.74% · Fair: 135.57
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.55% 26.45%
1.5 38.38% 61.62%
2.5 14.99% 85.01%
3.5 4.61% 95.39%
4.5 1.17% 98.83%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.35% 21.65%
1.5 45.22% 54.78%
2.5 19.87% 80.13%
3.5 6.95% 93.05%
4.5 2.0% 98.0%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.73% 17.46
1 16.38% 6.11
2 23.42% 4.27
3 22.33% 4.48
4 15.97% 6.26
5+ 16.18% 6.18
Mehr (Über) 2.5 54.47% Weniger (Unter) 2.5 45.53%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.91%
Unentschieden 26.34%
Gast Sieg 41.75%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 54.47%
Weniger (Unter) 2.5 45.53%
Beide treffen (BTTS)
Ja 57.63%
Nein 42.37%
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 5.1% 19.59 9.5% 10.52 85.39% 1.17
-1.5 14.61% 6.85 — 85.39% 1.17
-1.0 14.61% 6.85 18.49% 5.41 66.9% 1.49
-0.5 33.1% 3.02 — 66.9% 1.49
0 (PK) 33.1% 3.02 24.83% 4.03 42.07% 2.38
+0.5 57.93% 1.73 — 42.07% 2.38
+1.0 57.93% 1.73 21.27% 4.7 20.8% 4.81
+1.5 79.2% 1.26 — 20.8% 4.81
+2.0 79.2% 1.26 12.58% 7.95 8.22% 12.16

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.