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
32.53%
Faire Quote 3.07
Unentschieden
25.72%
Faire Quote 3.89
Gast Sieg
41.76%
Faire Quote 2.39
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.19% 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 3.07 —
Unentschieden 3.89 —
Gast Sieg 2.39 —
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 11.19% 8.93
2 1-2 8.9% 11.24
3 0-1 8.0% 12.51
4 2-1 7.84% 12.76
5 1-0 7.04% 14.2
6 0-2 6.36% 15.73
7 2-2 6.23% 16.05
8 0-0 5.03% 19.89
9 2-0 4.93% 20.29
10 1-3 4.72% 21.2
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.03%
19.89
8.0%
12.51
6.36%
15.73
3.37%
29.68
1.34%
74.67
0.43%
234.8
1
7.04%
14.2
11.19%
8.93
8.9%
11.24
4.72%
21.2
1.87%
53.34
0.6%
167.73
2
4.93%
20.29
7.84%
12.76
6.23%
16.05
3.3%
30.29
1.31%
76.2
0.42%
239.64
3
2.3%
43.48
3.66%
27.35
2.91%
34.4
1.54%
64.9
0.61%
163.29
0.19%
513.35
4
0.8%
124.24
1.28%
78.14
1.02%
98.28
0.54%
185.43
0.21%
466.42
0.07%
1466.28
5
0.23%
443.66
0.36%
279.02
0.28%
351.0
0.15%
662.25
0.06%
1666.67
0.02%
5235.6
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.9% · Fair: 110.55
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.34% 24.66%
1.5 40.82% 59.18%
2.5 16.65% 83.35%
3.5 5.37% 94.63%
4.5 1.43% 98.57%
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 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 32.53%
Unentschieden 25.72%
Gast Sieg 41.76%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.46%
Weniger (Unter) 2.5 42.54%
Beide treffen (BTTS)
Ja 59.98%
Nein 40.02%
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 5.55% 18.01 9.77% 10.24 84.68% 1.18
-1.5 15.32% 6.53 — 84.68% 1.18
-1.0 15.32% 6.53 18.39% 5.44 66.29% 1.51
-0.5 33.71% 2.97 — 66.29% 1.51
0 (PK) 33.71% 2.97 24.23% 4.13 42.06% 2.38
+0.5 57.94% 1.73 — 42.06% 2.38
+1.0 57.94% 1.73 20.88% 4.79 21.18% 4.72
+1.5 78.82% 1.27 — 21.18% 4.72
+2.0 78.82% 1.27 12.6% 7.94 8.58% 11.65

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.