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
38.75%
Faire Quote
2.58
Unentschieden
25.33%
Faire Quote
3.95
Gast Sieg
35.93%
Faire Quote
2.78
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.82%
Faire Quote 9.24
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 | 2.58 | — | |
| Unentschieden | 3.95 | — | |
| Gast Sieg | 2.78 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.82% | 9.24 |
| 2 | 2-1 | 8.49% | 11.77 |
| 3 | 1-2 | 8.28% | 12.08 |
| 4 | 1-0 | 7.07% | 14.14 |
| 5 | 0-1 | 6.89% | 14.51 |
| 6 | 2-2 | 6.5% | 15.39 |
| 7 | 2-0 | 5.55% | 18.01 |
| 8 | 0-2 | 5.27% | 18.97 |
| 9 | 0-0 | 4.5% | 22.2 |
| 10 | 3-1 | 4.45% | 22.49 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.5%
22.2
|
6.89%
14.51
|
5.27%
18.97
|
2.69%
37.19
|
1.03%
97.22
|
0.31%
317.76
|
| 1 |
7.07%
14.14
|
10.82%
9.24
|
8.28%
12.08
|
4.22%
23.69
|
1.61%
61.92
|
0.49%
202.35
|
| 2 |
5.55%
18.01
|
8.49%
11.77
|
6.5%
15.39
|
3.31%
30.17
|
1.27%
78.88
|
0.39%
257.8
|
| 3 |
2.91%
34.42
|
4.45%
22.49
|
3.4%
29.4
|
1.73%
57.66
|
0.66%
150.74
|
0.2%
492.61
|
| 4 |
1.14%
87.69
|
1.74%
57.31
|
1.33%
74.92
|
0.68%
146.89
|
0.26%
384.02
|
0.08%
1254.71
|
| 5 |
0.36%
279.25
|
0.55%
182.52
|
0.42%
238.61
|
0.21%
467.73
|
0.08%
1222.49
|
0.03%
4000.0
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.04%
·
Fair:
96.21
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
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 | 4.50% | 22.20 |
| 1 | 13.97% | 7.16 |
| 2 | 21.65% | 4.62 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 17.34% | 5.77 |
| 5+ | 20.18% | 4.96 |
|
Mehr (Über) 2.5 59.88%
Weniger (Unter) 2.5 40.12%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
38.75%
Unentschieden
25.33%
Gast Sieg
35.93%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
59.88%
Weniger (Unter) 2.5
40.12%
Beide treffen (BTTS)
Ja
62.05%
Nein
37.95%
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 | 7.64% 13.09 | 11.57% 8.64 | 80.79% 1.24 |
| -1.5 | 19.21% 5.21 | — | 80.79% 1.24 |
| -1.0 | 19.21% 5.21 | 19.74% 5.07 | 61.06% 1.64 |
| -0.5 | 38.94% 2.57 | — | 61.06% 1.64 |
| 0 (PK) | 38.94% 2.57 | 23.85% 4.19 | 37.21% 2.69 |
| +0.5 | 62.79% 1.59 | — | 37.21% 2.69 |
| +1.0 | 62.79% 1.59 | 19.23% 5.2 | 17.98% 5.56 |
| +1.5 | 82.02% 1.22 | — | 17.98% 5.56 |
| +2.0 | 82.02% 1.22 | 10.99% 9.1 | 6.99% 14.31 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.