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
23.77%
Faire Quote 4.21
Unentschieden
26.99%
Faire Quote 3.7
Gast Sieg
49.23%
Faire Quote 2.03
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.1% Faire Quote 8.26

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 4.21 —
Unentschieden 3.7 —
Gast Sieg 2.03 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 12.1% 8.26
2 0-1 11.98% 8.35
3 1-2 9.38% 10.66
4 0-2 9.29% 10.77
5 1-0 7.81% 12.81
6 0-0 7.73% 12.94
7 2-1 6.11% 16.36
8 1-3 4.85% 20.64
9 0-3 4.8% 20.84
10 2-2 4.74% 21.11
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.73%
12.94
11.98%
8.35
9.29%
10.77
4.8%
20.84
1.86%
53.79
0.58%
173.52
1
7.81%
12.81
12.1%
8.26
9.38%
10.66
4.85%
20.64
1.88%
53.25
0.58%
171.79
2
3.94%
25.36
6.11%
16.36
4.74%
21.11
2.45%
40.86
0.95%
105.45
0.29%
340.14
3
1.33%
75.33
2.06%
48.6
1.59%
62.71
0.82%
121.37
0.32%
313.19
0.1%
1010.1
4
0.34%
298.33
0.52%
192.49
0.4%
248.39
0.21%
480.77
0.08%
1240.69
0.03%
4000.0
5
0.07%
1477.1
0.1%
953.29
0.08%
1230.01
0.04%
2380.95
0.02%
6134.97
0.01%
20000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.58% · Fair: 171.64
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 63.58% 36.42%
1.5 26.79% 73.21%
2.5 8.21% 91.79%
3.5 1.96% 98.04%
4.5 0.38% 99.62%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.78% 21.22%
1.5 45.88% 54.12%
2.5 20.38% 79.62%
3.5 7.21% 92.79%
4.5 2.1% 97.9%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 7.73% 12.94
1 19.79% 5.05
2 25.33% 3.95
3 21.62% 4.63
4 13.83% 7.23
5+ 11.70% 8.55
Mehr (Über) 2.5 47.15% Weniger (Unter) 2.5 52.85%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 23.77%
Unentschieden 26.99%
Gast Sieg 49.23%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 47.15%
Weniger (Unter) 2.5 52.85%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.08%
Nein 49.92%
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 2.49% 40.09 6.45% 15.51 91.06% 1.1
-1.5 8.94% 11.18 — 91.06% 1.1
-1.0 8.94% 11.18 15.74% 6.35 75.32% 1.33
-0.5 24.68% 4.05 — 75.32% 1.33
0 (PK) 24.68% 4.05 25.48% 3.92 49.84% 2.01
+0.5 50.16% 1.99 — 49.84% 2.01
+1.0 50.16% 1.99 24.15% 4.14 25.69% 3.89
+1.5 74.31% 1.35 — 25.69% 3.89
+2.0 74.31% 1.35 15.19% 6.58 10.5% 9.52

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.