Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
42.3%
Faire Quote 2.36
Unentschieden
24.18%
Faire Quote 4.14
Gast Sieg
33.52%
Faire Quote 2.98
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.81% Faire Quote 10.19

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 2.36 —
Unentschieden 4.14 —
Gast Sieg 2.98 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.81% 10.19
2 2-1 8.68% 11.52
3 1-2 7.75% 12.9
4 2-2 6.86% 14.58
5 1-0 6.21% 16.1
6 0-1 5.54% 18.04
7 2-0 5.5% 18.2
8 3-1 5.12% 19.52
9 0-2 4.38% 22.84
10 1-3 4.08% 24.5
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.51%
28.5
5.54%
18.04
4.38%
22.84
2.31%
43.36
0.91%
109.77
0.29%
347.34
1
6.21%
16.1
9.81%
10.19
7.75%
12.9
4.08%
24.5
1.61%
62.02
0.51%
196.23
2
5.5%
18.2
8.68%
11.52
6.86%
14.58
3.61%
27.68
1.43%
70.07
0.45%
221.73
3
3.24%
30.84
5.12%
19.52
4.05%
24.71
2.13%
46.91
0.84%
118.76
0.27%
375.8
4
1.43%
69.7
2.27%
44.11
1.79%
55.84
0.94%
106.02
0.37%
268.38
0.12%
849.62
5
0.51%
196.89
0.8%
124.61
0.63%
157.73
0.33%
299.49
0.13%
758.15
0.04%
2398.08
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.53% · Fair: 65.55
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.97% 17.03%
1.5 52.82% 47.18%
2.5 26.14% 73.86%
3.5 10.39% 89.61%
4.5 3.43% 96.57%
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 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 42.30%
Unentschieden 24.18%
Gast Sieg 33.52%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 65.05%
Weniger (Unter) 2.5 34.95%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.88%
Nein 34.12%
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 9.79% 10.21 12.79% 7.82 77.42% 1.29
-1.5 22.58% 4.43 — 77.42% 1.29
-1.0 22.58% 4.43 20.03% 4.99 57.39% 1.74
-0.5 42.61% 2.35 — 57.39% 1.74
0 (PK) 42.61% 2.35 22.73% 4.4 34.67% 2.88
+0.5 65.33% 1.53 — 34.67% 2.88
+1.0 65.33% 1.53 17.88% 5.59 16.79% 5.96
+1.5 83.21% 1.2 — 16.79% 5.96
+2.0 83.21% 1.2 10.19% 9.82 6.6% 15.16

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.