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
28.56%
Faire Quote 3.5
Unentschieden
26.12%
Faire Quote 3.83
Gast Sieg
45.32%
Faire Quote 2.21
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.59% Faire Quote 8.63

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 3.5 —
Unentschieden 3.83 —
Gast Sieg 2.21 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.59% 8.63
2 0-1 9.35% 10.7
3 1-2 9.27% 10.78
4 0-2 7.48% 13.37
5 1-0 7.24% 13.8
6 2-1 7.19% 13.91
7 0-0 5.84% 17.12
8 2-2 5.75% 17.39
9 1-3 4.95% 20.22
10 2-0 4.49% 22.26
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.84%
17.12
9.35%
10.7
7.48%
13.37
3.99%
25.07
1.6%
62.68
0.51%
195.89
1
7.24%
13.8
11.59%
8.63
9.27%
10.78
4.95%
20.22
1.98%
50.55
0.63%
157.95
2
4.49%
22.26
7.19%
13.91
5.75%
17.39
3.07%
32.61
1.23%
81.53
0.39%
254.78
3
1.86%
53.86
2.97%
33.66
2.38%
42.08
1.27%
78.9
0.51%
197.24
0.16%
616.52
4
0.58%
173.76
0.92%
108.59
0.74%
135.74
0.39%
254.52
0.16%
636.13
0.05%
1988.07
5
0.14%
700.77
0.23%
437.83
0.18%
547.35
0.1%
1026.69
0.04%
2564.1
0.01%
8000.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.78% · Fair: 128.3
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.06% 28.94%
1.5 35.18% 64.82%
2.5 12.93% 87.07%
3.5 3.73% 96.27%
4.5 0.88% 99.12%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.81% 20.19%
1.5 47.51% 52.49%
2.5 21.66% 78.34%
3.5 7.88% 92.12%
4.5 2.37% 97.63%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.84% 17.12
1 16.59% 6.03
2 23.56% 4.24
3 22.31% 4.48
4 15.84% 6.31
5+ 15.86% 6.30
Mehr (Über) 2.5 54.0% Weniger (Unter) 2.5 46.0%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 28.56%
Unentschieden 26.12%
Gast Sieg 45.32%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 54.0%
Weniger (Unter) 2.5 46.0%
Beide treffen (BTTS)
Ja 56.71%
Nein 43.29%
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 4.07% 24.56 8.3% 12.04 87.62% 1.14
-1.5 12.38% 8.08 — 87.62% 1.14
-1.0 12.38% 8.08 17.24% 5.8 70.38% 1.42
-0.5 29.62% 3.38 — 70.38% 1.42
0 (PK) 29.62% 3.38 24.62% 4.06 45.76% 2.19
+0.5 54.24% 1.84 — 45.76% 2.19
+1.0 54.24% 1.84 22.25% 4.49 23.51% 4.25
+1.5 76.49% 1.31 — 23.51% 4.25
+2.0 76.49% 1.31 13.83% 7.23 9.68% 10.33

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.