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
26.09%
Faire Quote 3.83
Unentschieden
26.43%
Faire Quote 3.78
Gast Sieg
47.48%
Faire Quote 2.11
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.84% Faire Quote 8.45

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 3.83 —
Unentschieden 3.78 —
Gast Sieg 2.11 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.84% 8.45
2 0-1 10.47% 9.55
3 1-2 9.41% 10.63
4 0-2 8.33% 12.01
5 1-0 7.44% 13.43
6 2-1 6.69% 14.95
7 0-0 6.59% 15.18
8 2-2 5.32% 18.81
9 1-3 4.99% 20.05
10 0-3 4.41% 22.66
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.59%
15.18
10.47%
9.55
8.33%
12.01
4.41%
22.66
1.75%
57.0
0.56%
179.24
1
7.44%
13.43
11.84%
8.45
9.41%
10.63
4.99%
20.05
1.98%
50.45
0.63%
158.63
2
4.21%
23.78
6.69%
14.95
5.32%
18.81
2.82%
35.49
1.12%
89.29
0.36%
280.74
3
1.58%
63.12
2.52%
39.7
2.0%
49.94
1.06%
94.22
0.42%
237.02
0.13%
745.16
4
0.45%
223.46
0.71%
140.53
0.57%
176.77
0.3%
333.56
0.12%
838.93
0.04%
2638.52
5
0.1%
989.12
0.16%
621.89
0.13%
782.47
0.07%
1474.93
0.03%
3717.47
0.01%
11627.91
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.7% · Fair: 143.55
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 67.7% 32.3%
1.5 31.19% 68.81%
2.5 10.57% 89.43%
3.5 2.8% 97.2%
4.5 0.61% 99.39%
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 6.59% 15.18
1 17.92% 5.58
2 24.37% 4.10
3 22.09% 4.53
4 15.02% 6.66
5+ 14.01% 7.14
Mehr (Über) 2.5 51.13% Weniger (Unter) 2.5 48.87%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 26.09%
Unentschieden 26.43%
Gast Sieg 47.48%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 51.13%
Weniger (Unter) 2.5 48.87%
Beide treffen (BTTS)
Ja 53.89%
Nein 46.11%
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 3.24% 30.9 7.36% 13.58 89.4% 1.12
-1.5 10.6% 9.43 — 89.4% 1.12
-1.0 10.6% 9.43 16.46% 6.07 72.94% 1.37
-0.5 27.06% 3.7 — 72.94% 1.37
0 (PK) 27.06% 3.7 24.93% 4.01 48.01% 2.08
+0.5 51.99% 1.92 — 48.01% 2.08
+1.0 51.99% 1.92 23.16% 4.32 24.85% 4.02
+1.5 75.15% 1.33 — 24.85% 4.02
+2.0 75.15% 1.33 14.58% 6.86 10.27% 9.74

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.