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
38.56%
Faire Quote 2.59
Unentschieden
25.28%
Faire Quote 3.96
Gast Sieg
36.16%
Faire Quote 2.77
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.78% Faire Quote 9.27

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 2.59 —
Unentschieden 3.96 —
Gast Sieg 2.77 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.78% 9.27
2 2-1 8.47% 11.81
3 1-2 8.3% 12.04
4 1-0 7.0% 14.28
5 0-1 6.87% 14.56
6 2-2 6.52% 15.34
7 2-0 5.5% 18.19
8 0-2 5.29% 18.91
9 0-0 4.46% 22.42
10 3-1 4.43% 22.57
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.46%
22.42
6.87%
14.56
5.29%
18.91
2.71%
36.83
1.05%
95.68
0.32%
310.66
1
7.0%
14.28
10.78%
9.27
8.3%
12.04
4.26%
23.46
1.64%
60.94
0.51%
197.86
2
5.5%
18.19
8.47%
11.81
6.52%
15.34
3.35%
29.89
1.29%
77.63
0.4%
252.02
3
2.88%
34.76
4.43%
22.57
3.41%
29.32
1.75%
57.11
0.67%
148.32
0.21%
481.7
4
1.13%
88.57
1.74%
57.51
1.34%
74.69
0.69%
145.5
0.26%
377.93
0.08%
1226.99
5
0.35%
282.09
0.55%
183.15
0.42%
237.87
0.22%
463.39
0.08%
1203.37
0.03%
3906.25
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.05% · Fair: 94.83
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 78.56% 21.44%
1.5 45.55% 54.45%
2.5 20.13% 79.87%
3.5 7.08% 92.92%
4.5 2.05% 97.95%
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 38.56%
Unentschieden 25.28%
Gast Sieg 36.16%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 60.1%
Weniger (Unter) 2.5 39.9%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.22%
Nein 37.78%
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 7.59% 13.18 11.5% 8.69 80.91% 1.24
-1.5 19.09% 5.24 — 80.91% 1.24
-1.0 19.09% 5.24 19.66% 5.09 61.25% 1.63
-0.5 38.75% 2.58 — 61.25% 1.63
0 (PK) 38.75% 2.58 23.8% 4.2 37.45% 2.67
+0.5 62.55% 1.6 — 37.45% 2.67
+1.0 62.55% 1.6 19.28% 5.19 18.17% 5.5
+1.5 81.83% 1.22 — 18.17% 5.5
+2.0 81.83% 1.22 11.07% 9.03 7.1% 14.09

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.