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
43.23%
Faire Quote 2.31
Unentschieden
23.83%
Faire Quote 4.2
Gast Sieg
32.95%
Faire Quote 3.04
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.48% Faire Quote 10.55

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 2.31 —
Unentschieden 4.2 —
Gast Sieg 3.04 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.48% 10.55
2 2-1 8.68% 11.52
3 1-2 7.59% 13.18
4 2-2 6.94% 14.41
5 1-0 5.93% 16.87
6 2-0 5.42% 18.44
7 3-1 5.29% 18.89
8 0-1 5.18% 19.3
9 3-2 4.23% 23.62
10 0-2 4.15% 24.12
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.24%
30.88
5.18%
19.3
4.15%
24.12
2.21%
45.23
0.88%
113.07
0.28%
353.36
1
5.93%
16.87
9.48%
10.55
7.59%
13.18
4.05%
24.72
1.62%
61.79
0.52%
193.09
2
5.42%
18.44
8.68%
11.52
6.94%
14.41
3.7%
27.01
1.48%
67.53
0.47%
211.01
3
3.31%
30.23
5.29%
18.89
4.23%
23.62
2.26%
44.28
0.9%
110.71
0.29%
345.9
4
1.51%
66.08
2.42%
41.3
1.94%
51.62
1.03%
96.79
0.41%
241.95
0.13%
756.43
5
0.55%
180.54
0.89%
112.83
0.71%
141.04
0.38%
264.48
0.15%
660.94
0.05%
2066.12
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.71% · Fair: 58.32
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.96% 16.04%
1.5 54.6% 45.4%
2.5 27.74% 72.26%
3.5 11.36% 88.64%
4.5 3.86% 96.14%
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 3.24% 30.88
1 11.11% 9.00
2 19.05% 5.25
3 21.78% 4.59
4 18.68% 5.35
5+ 26.14% 3.83
Mehr (Über) 2.5 66.6% Weniger (Unter) 2.5 33.4%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.23%
Unentschieden 23.83%
Gast Sieg 32.95%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 66.6%
Weniger (Unter) 2.5 33.4%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.01%
Nein 32.99%
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 10.44% 9.58 13.08% 7.64 76.48% 1.31
-1.5 23.52% 4.25 — 76.48% 1.31
-1.0 23.52% 4.25 20.04% 4.99 56.44% 1.77
-0.5 43.56% 2.3 — 56.44% 1.77
0 (PK) 43.56% 2.3 22.39% 4.47 34.05% 2.94
+0.5 65.95% 1.52 — 34.05% 2.94
+1.0 65.95% 1.52 17.52% 5.71 16.53% 6.05
+1.5 83.47% 1.2 — 16.53% 6.05
+2.0 83.47% 1.2 10.0% 10.0 6.53% 15.3

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.