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
43.81%
Faire Quote 2.28
Unentschieden
23.9%
Faire Quote 4.18
Gast Sieg
32.29%
Faire Quote 3.1
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.59% Faire Quote 10.43

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 2.28 —
Unentschieden 4.18 —
Gast Sieg 3.1 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.59% 10.43
2 2-1 8.77% 11.4
3 1-2 7.53% 13.29
4 2-2 6.89% 14.52
5 1-0 6.11% 16.37
6 2-0 5.59% 17.89
7 3-1 5.35% 18.69
8 0-1 5.24% 19.09
9 3-2 4.2% 23.8
10 0-2 4.11% 24.31
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.34%
29.96
5.24%
19.09
4.11%
24.31
2.15%
46.46
0.84%
118.36
0.27%
376.93
1
6.11%
16.37
9.59%
10.43
7.53%
13.29
3.94%
25.39
1.55%
64.68
0.49%
205.97
2
5.59%
17.89
8.77%
11.4
6.89%
14.52
3.6%
27.74
1.41%
70.69
0.44%
225.12
3
3.41%
29.34
5.35%
18.69
4.2%
23.8
2.2%
45.48
0.86%
115.87
0.27%
369.0
4
1.56%
64.12
2.45%
40.84
1.92%
52.03
1.01%
99.41
0.39%
253.29
0.12%
806.45
5
0.57%
175.19
0.9%
111.59
0.7%
142.15
0.37%
271.67
0.14%
692.04
0.05%
2202.64
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.66% · Fair: 60.09
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.96% 16.04%
1.5 54.6% 45.4%
2.5 27.74% 72.26%
3.5 11.36% 88.64%
4.5 3.86% 96.14%
Gast
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%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.34% 29.96
1 11.35% 8.81
2 19.29% 5.18
3 21.86% 4.57
4 18.58% 5.38
5+ 25.58% 3.91
Mehr (Über) 2.5 66.03% Weniger (Unter) 2.5 33.97%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.81%
Unentschieden 23.90%
Gast Sieg 32.29%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 66.03%
Weniger (Unter) 2.5 33.97%
Beide treffen (BTTS)
Ja 66.49%
Nein 33.51%
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 10.64% 9.4 13.28% 7.53 76.08% 1.31
-1.5 23.92% 4.18 — 76.08% 1.31
-1.0 23.92% 4.18 20.25% 4.94 55.84% 1.79
-0.5 44.16% 2.26 — 55.84% 1.79
0 (PK) 44.16% 2.26 22.46% 4.45 33.38% 3.0
+0.5 66.62% 1.5 — 33.38% 3.0
+1.0 66.62% 1.5 17.37% 5.76 16.01% 6.25
+1.5 83.99% 1.19 — 16.01% 6.25
+2.0 83.99% 1.19 9.77% 10.23 6.24% 16.03

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.