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
23.19%
Faire Quote 4.31
Unentschieden
26.6%
Faire Quote 3.76
Gast Sieg
50.22%
Faire Quote 1.99
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.93% Faire Quote 8.38

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 4.31 —
Unentschieden 3.76 —
Gast Sieg 1.99 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.93% 8.38
2 0-1 11.81% 8.47
3 1-2 9.48% 10.55
4 0-2 9.39% 10.65
5 1-0 7.5% 13.33
6 0-0 7.43% 13.46
7 2-1 6.02% 16.6
8 1-3 5.03% 19.9
9 0-3 4.98% 20.1
10 2-2 4.79% 20.88
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
7.43%
13.46
11.81%
8.47
9.39%
10.65
4.98%
20.1
1.98%
50.56
0.63%
158.98
1
7.5%
13.33
11.93%
8.38
9.48%
10.55
5.03%
19.9
2.0%
50.06
0.64%
157.41
2
3.79%
26.4
6.02%
16.6
4.79%
20.88
2.54%
39.4
1.01%
99.13
0.32%
311.72
3
1.28%
78.41
2.03%
49.31
1.61%
62.03
0.85%
117.03
0.34%
294.46
0.11%
925.93
4
0.32%
310.56
0.51%
195.31
0.41%
245.64
0.22%
463.61
0.09%
1165.5
0.03%
3663.0
5
0.07%
1536.1
0.1%
967.12
0.08%
1216.55
0.04%
2293.58
0.02%
5780.35
0.01%
18181.82
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.65% · Fair: 154.11
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 63.58% 36.42%
1.5 26.79% 73.21%
2.5 8.21% 91.79%
3.5 1.96% 98.04%
4.5 0.38% 99.62%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.61% 20.39%
1.5 47.18% 52.82%
2.5 21.41% 78.59%
3.5 7.74% 92.26%
4.5 2.31% 97.69%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 7.43% 13.46
1 19.31% 5.18
2 25.10% 3.98
3 21.76% 4.60
4 14.14% 7.07
5+ 12.26% 8.16
Mehr (Über) 2.5 48.16% Weniger (Unter) 2.5 51.84%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 23.19%
Unentschieden 26.60%
Gast Sieg 50.22%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 48.16%
Weniger (Unter) 2.5 51.84%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.61%
Nein 49.39%
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 2.42% 41.35 6.27% 15.95 91.31% 1.1
-1.5 8.69% 11.51 — 91.31% 1.1
-1.0 8.69% 11.51 15.37% 6.51 75.94% 1.32
-0.5 24.06% 4.16 — 75.94% 1.32
0 (PK) 24.06% 4.16 25.09% 3.99 50.85% 1.97
+0.5 49.15% 2.03 — 50.85% 1.97
+1.0 49.15% 2.03 24.2% 4.13 26.65% 3.75
+1.5 73.35% 1.36 — 26.65% 3.75
+2.0 73.35% 1.36 15.54% 6.44 11.11% 9.0

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.