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
32.58%
Faire Quote 3.07
Unentschieden
25.97%
Faire Quote 3.85
Gast Sieg
41.45%
Faire Quote 2.41
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.38% Faire Quote 8.79

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 3.07 —
Unentschieden 3.85 —
Gast Sieg 2.41 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.38% 8.79
2 1-2 8.88% 11.26
3 0-1 8.25% 12.13
4 2-1 7.85% 12.73
5 1-0 7.3% 13.71
6 0-2 6.43% 15.55
7 2-2 6.13% 16.33
8 0-0 5.29% 18.92
9 2-0 5.03% 19.87
10 1-3 4.62% 21.66
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.29%
18.92
8.25%
12.13
6.43%
15.55
3.35%
29.9
1.3%
76.65
0.41%
245.7
1
7.3%
13.71
11.38%
8.79
8.88%
11.26
4.62%
21.66
1.8%
55.55
0.56%
178.03
2
5.03%
19.87
7.85%
12.73
6.13%
16.33
3.19%
31.4
1.24%
80.5
0.39%
258.0
3
2.32%
43.19
3.61%
27.68
2.82%
35.49
1.47%
68.25
0.57%
175.01
0.18%
560.85
4
0.8%
125.17
1.25%
80.24
0.97%
102.87
0.51%
197.82
0.2%
507.36
0.06%
1626.02
5
0.22%
453.51
0.34%
290.7
0.27%
372.72
0.14%
716.85
0.05%
1838.24
0.02%
5882.35
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.83% · Fair: 120.03
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.84% 25.16%
1.5 40.12% 59.88%
2.5 16.17% 83.83%
3.5 5.15% 94.85%
4.5 1.35% 98.65%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.99% 21.01%
1.5 46.21% 53.79%
2.5 20.64% 79.36%
3.5 7.34% 92.66%
4.5 2.15% 97.85%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.29% 18.92
1 15.54% 6.43
2 22.85% 4.38
3 22.39% 4.47
4 16.46% 6.08
5+ 17.48% 5.72
Mehr (Über) 2.5 56.32% Weniger (Unter) 2.5 43.68%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.58%
Unentschieden 25.97%
Gast Sieg 41.45%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 56.32%
Weniger (Unter) 2.5 43.68%
Beide treffen (BTTS)
Ja 59.12%
Nein 40.88%
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 5.47% 18.27 9.77% 10.23 84.76% 1.18
-1.5 15.24% 6.56 — 84.76% 1.18
-1.0 15.24% 6.56 18.53% 5.4 66.23% 1.51
-0.5 33.77% 2.96 — 66.23% 1.51
0 (PK) 33.77% 2.96 24.47% 4.09 41.75% 2.4
+0.5 58.25% 1.72 — 41.75% 2.4
+1.0 58.25% 1.72 20.95% 4.77 20.81% 4.81
+1.5 79.19% 1.26 — 20.81% 4.81
+2.0 79.19% 1.26 12.49% 8.01 8.32% 12.02

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.