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
32.94%
Faire Quote 3.04
Unentschieden
25.74%
Faire Quote 3.88
Gast Sieg
41.32%
Faire Quote 2.42
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.2% Faire Quote 8.93

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 3.04 —
Unentschieden 3.88 —
Gast Sieg 2.42 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.2% 8.93
2 1-2 8.85% 11.3
3 0-1 7.95% 12.59
4 2-1 7.9% 12.66
5 1-0 7.09% 14.1
6 0-2 6.28% 15.93
7 2-2 6.24% 16.03
8 0-0 5.03% 19.89
9 2-0 5.0% 20.0
10 1-3 4.66% 21.45
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.03%
19.89
7.95%
12.59
6.28%
15.93
3.31%
30.25
1.31%
76.58
0.41%
242.37
1
7.09%
14.1
11.2%
8.93
8.85%
11.3
4.66%
21.45
1.84%
54.31
0.58%
171.88
2
5.0%
20.0
7.9%
12.66
6.24%
16.03
3.29%
30.43
1.3%
77.04
0.41%
243.78
3
2.35%
42.56
3.71%
26.94
2.93%
34.1
1.54%
64.75
0.61%
163.91
0.19%
518.67
4
0.83%
120.74
1.31%
76.42
1.03%
96.74
0.54%
183.69
0.22%
464.9
0.07%
1470.59
5
0.23%
428.27
0.37%
271.0
0.29%
343.05
0.15%
651.47
0.06%
1650.17
0.02%
5208.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.9% · Fair: 111.21
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.59% 24.41%
1.5 41.16% 58.84%
2.5 16.89% 83.11%
3.5 5.49% 94.51%
4.5 1.47% 98.53%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.4% 20.6%
1.5 46.86% 53.14%
2.5 21.15% 78.85%
3.5 7.61% 92.39%
4.5 2.26% 97.74%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.03% 19.89
1 15.04% 6.65
2 22.48% 4.45
3 22.40% 4.46
4 16.75% 5.97
5+ 18.31% 5.46
Mehr (Über) 2.5 57.46% Weniger (Unter) 2.5 42.54%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.94%
Unentschieden 25.74%
Gast Sieg 41.32%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.46%
Weniger (Unter) 2.5 42.54%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.02%
Nein 39.98%
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 5.69% 17.57 9.91% 10.09 84.4% 1.18
-1.5 15.6% 6.41 — 84.4% 1.18
-1.0 15.6% 6.41 18.53% 5.4 65.87% 1.52
-0.5 34.13% 2.93 — 65.87% 1.52
0 (PK) 34.13% 2.93 24.25% 4.12 41.61% 2.4
+0.5 58.39% 1.71 — 41.61% 2.4
+1.0 58.39% 1.71 20.77% 4.82 20.85% 4.8
+1.5 79.15% 1.26 — 20.85% 4.8
+2.0 79.15% 1.26 12.45% 8.03 8.4% 11.9

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.