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
43.13%
Faire Quote 2.32
Unentschieden
24.13%
Faire Quote 4.14
Gast Sieg
32.74%
Faire Quote 3.05
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.8% Faire Quote 10.21

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 2.32 —
Unentschieden 4.14 —
Gast Sieg 3.05 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.8% 10.21
2 2-1 8.77% 11.4
3 1-2 7.64% 13.09
4 2-2 6.84% 14.62
5 1-0 6.28% 15.92
6 2-0 5.62% 17.79
7 0-1 5.47% 18.27
8 3-1 5.23% 19.11
9 0-2 4.27% 23.42
10 3-2 4.08% 24.5
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.51%
28.5
5.47%
18.27
4.27%
23.42
2.22%
45.05
0.87%
115.5
0.27%
370.23
1
6.28%
15.92
9.8%
10.21
7.64%
13.09
3.97%
25.17
1.55%
64.53
0.48%
206.83
2
5.62%
17.79
8.77%
11.4
6.84%
14.62
3.56%
28.12
1.39%
72.1
0.43%
231.11
3
3.35%
29.82
5.23%
19.11
4.08%
24.5
2.12%
47.13
0.83%
120.83
0.26%
387.3
4
1.5%
66.63
2.34%
42.71
1.83%
54.76
0.95%
105.31
0.37%
270.05
0.12%
865.8
5
0.54%
186.12
0.84%
119.3
0.65%
152.95
0.34%
294.12
0.13%
754.15
0.04%
2415.46
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.54% · Fair: 64.83
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.3% 16.7%
1.5 53.42% 46.58%
2.5 26.67% 73.33%
3.5 10.71% 89.29%
4.5 3.57% 96.43%
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 3.51% 28.50
1 11.75% 8.51
2 19.69% 5.08
3 21.98% 4.55
4 18.41% 5.43
5+ 24.66% 4.06
Mehr (Über) 2.5 65.05% Weniger (Unter) 2.5 34.95%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.13%
Unentschieden 24.13%
Gast Sieg 32.74%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 65.05%
Weniger (Unter) 2.5 34.95%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.8%
Nein 34.2%
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 10.18% 9.83 13.06% 7.66 76.76% 1.3
-1.5 23.24% 4.3 — 76.76% 1.3
-1.0 23.24% 4.3 20.22% 4.94 56.54% 1.77
-0.5 43.46% 2.3 — 56.54% 1.77
0 (PK) 43.46% 2.3 22.68% 4.41 33.86% 2.95
+0.5 66.14% 1.51 — 33.86% 2.95
+1.0 66.14% 1.51 17.63% 5.67 16.23% 6.16
+1.5 83.77% 1.19 — 16.23% 6.16
+2.0 83.77% 1.19 9.92% 10.08 6.31% 15.85

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.