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
39.55%
Faire Quote
2.53
Unentschieden
24.92%
Faire Quote
4.01
Gast Sieg
35.53%
Faire Quote
2.81
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.47%
Faire Quote 9.55
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 | 2.53 | — | |
| Unentschieden | 4.01 | — | |
| Gast Sieg | 2.81 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.47% | 9.55 |
| 2 | 2-1 | 8.53% | 11.72 |
| 3 | 1-2 | 8.17% | 12.25 |
| 4 | 1-0 | 6.71% | 14.9 |
| 5 | 2-2 | 6.66% | 15.03 |
| 6 | 0-1 | 6.42% | 15.57 |
| 7 | 2-0 | 5.47% | 18.28 |
| 8 | 0-2 | 5.01% | 19.96 |
| 9 | 3-1 | 4.64% | 21.57 |
| 10 | 1-3 | 4.25% | 23.55 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.12%
24.29
|
6.42%
15.57
|
5.01%
19.96
|
2.61%
38.39
|
1.02%
98.43
|
0.32%
315.46
|
| 1 |
6.71%
14.9
|
10.47%
9.55
|
8.17%
12.25
|
4.25%
23.55
|
1.66%
60.38
|
0.52%
193.54
|
| 2 |
5.47%
18.28
|
8.53%
11.72
|
6.66%
15.03
|
3.46%
28.9
|
1.35%
74.09
|
0.42%
237.47
|
| 3 |
2.97%
33.65
|
4.64%
21.57
|
3.62%
27.65
|
1.88%
53.18
|
0.73%
136.37
|
0.23%
437.06
|
| 4 |
1.21%
82.58
|
1.89%
52.94
|
1.47%
67.87
|
0.77%
130.51
|
0.3%
334.67
|
0.09%
1072.96
|
| 5 |
0.39%
253.29
|
0.62%
162.36
|
0.48%
208.16
|
0.25%
400.32
|
0.1%
1026.69
|
0.03%
3289.47
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.19%
·
Fair:
83.93
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 4.12% | 24.29 |
| 1 | 13.13% | 7.61 |
| 2 | 20.95% | 4.77 |
| 3 | 22.28% | 4.49 |
| 4 | 17.76% | 5.63 |
| 5+ | 21.76% | 4.60 |
|
Mehr (Über) 2.5 61.8%
Weniger (Unter) 2.5 38.2%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
39.55%
Unentschieden
24.92%
Gast Sieg
35.53%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
61.8%
Weniger (Unter) 2.5
38.2%
Beide treffen (BTTS)
Ja
63.51%
Nein
36.49%
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 | 8.18% 12.22 | 11.86% 8.43 | 79.96% 1.25 |
| -1.5 | 20.04% 4.99 | — | 79.96% 1.25 |
| -1.0 | 20.04% 4.99 | 19.73% 5.07 | 60.23% 1.66 |
| -0.5 | 39.77% 2.51 | — | 60.23% 1.66 |
| 0 (PK) | 39.77% 2.51 | 23.45% 4.26 | 36.78% 2.72 |
| +0.5 | 63.22% 1.58 | — | 36.78% 2.72 |
| +1.0 | 63.22% 1.58 | 18.88% 5.3 | 17.89% 5.59 |
| +1.5 | 82.11% 1.22 | — | 17.89% 5.59 |
| +2.0 | 82.11% 1.22 | 10.86% 9.21 | 7.03% 14.22 |
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.