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
35.66%
Faire Quote 2.8
Unentschieden
25.05%
Faire Quote 3.99
Gast Sieg
39.29%
Faire Quote 2.55
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.59% Faire Quote 9.45

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 2.8 —
Unentschieden 3.99 —
Gast Sieg 2.55 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.59% 9.45
2 1-2 8.52% 11.73
3 2-1 8.21% 12.19
4 0-1 6.83% 14.64
5 2-2 6.61% 15.14
6 1-0 6.58% 15.21
7 0-2 5.5% 18.19
8 2-0 5.1% 19.62
9 1-3 4.57% 21.86
10 0-0 4.24% 23.57
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.24%
23.57
6.83%
14.64
5.5%
18.19
2.95%
33.89
1.19%
84.2
0.38%
261.44
1
6.58%
15.21
10.59%
9.45
8.52%
11.73
4.57%
21.86
1.84%
54.32
0.59%
168.69
2
5.1%
19.62
8.21%
12.19
6.61%
15.14
3.54%
28.21
1.43%
70.09
0.46%
217.68
3
2.63%
37.98
4.24%
23.59
3.41%
29.3
1.83%
54.6
0.74%
135.65
0.24%
421.23
4
1.02%
98.01
1.64%
60.87
1.32%
75.62
0.71%
140.9
0.29%
350.02
0.09%
1086.96
5
0.32%
316.16
0.51%
196.35
0.41%
243.96
0.22%
454.55
0.09%
1128.67
0.03%
3508.77
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.14% · Fair: 87.83
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.78% 21.22%
1.5 45.88% 54.12%
2.5 20.38% 79.62%
3.5 7.21% 92.79%
4.5 2.1% 97.9%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.01% 19.99%
1.5 47.83% 52.17%
2.5 21.92% 78.08%
3.5 8.02% 91.98%
4.5 2.42% 97.58%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.24% 23.57
1 13.41% 7.46
2 21.18% 4.72
3 22.31% 4.48
4 17.63% 5.67
5+ 21.23% 4.71
Mehr (Über) 2.5 61.17% Weniger (Unter) 2.5 38.83%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 35.66%
Unentschieden 25.05%
Gast Sieg 39.29%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 61.17%
Weniger (Unter) 2.5 38.83%
Beide treffen (BTTS)
Ja 63.03%
Nein 36.97%
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 7.02% 14.25 10.9% 9.17 82.08% 1.22
-1.5 17.92% 5.58 — 82.08% 1.22
-1.0 17.92% 5.58 19.0% 5.26 63.08% 1.59
-0.5 36.92% 2.71 — 63.08% 1.59
0 (PK) 36.92% 2.71 23.58% 4.24 39.5% 2.53
+0.5 60.5% 1.65 — 39.5% 2.53
+1.0 60.5% 1.65 19.74% 5.07 19.76% 5.06
+1.5 80.24% 1.25 — 19.76% 5.06
+2.0 80.24% 1.25 11.76% 8.5 8.0% 12.5

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.