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
36.57%
Faire Quote 2.73
Unentschieden
24.89%
Faire Quote 4.02
Gast Sieg
38.53%
Faire Quote 2.6
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.43% Faire Quote 9.58

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 2.73 —
Unentschieden 4.02 —
Gast Sieg 2.6 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.43% 9.58
2 1-2 8.4% 11.9
3 2-1 8.3% 12.05
4 2-2 6.68% 14.97
5 0-1 6.56% 15.24
6 1-0 6.48% 15.43
7 0-2 5.28% 18.93
8 2-0 5.15% 19.41
9 1-3 4.51% 22.18
10 3-1 4.4% 22.74
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.08%
24.53
6.56%
15.24
5.28%
18.93
2.84%
35.27
1.14%
87.63
0.37%
272.11
1
6.48%
15.43
10.43%
9.58
8.4%
11.9
4.51%
22.18
1.81%
55.11
0.58%
171.14
2
5.15%
19.41
8.3%
12.05
6.68%
14.97
3.58%
27.9
1.44%
69.32
0.46%
215.29
3
2.73%
36.62
4.4%
22.74
3.54%
28.25
1.9%
52.65
0.76%
130.8
0.25%
406.17
4
1.09%
92.12
1.75%
57.22
1.41%
71.08
0.76%
132.45
0.3%
329.06
0.1%
1021.45
5
0.35%
289.69
0.56%
179.92
0.45%
223.51
0.24%
416.49
0.1%
1035.2
0.03%
3215.43
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.2% · Fair: 83.03
TEAM-GESAMTTORE
Heim
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%
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 4.08% 24.53
1 13.04% 7.67
2 20.87% 4.79
3 22.26% 4.49
4 17.81% 5.62
5+ 21.94% 4.56
Mehr (Über) 2.5 62.01% Weniger (Unter) 2.5 37.99%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 36.57%
Unentschieden 24.89%
Gast Sieg 38.53%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.01%
Weniger (Unter) 2.5 37.99%
Beide treffen (BTTS)
Ja 63.69%
Nein 36.31%
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 7.46% 13.41 11.22% 8.91 81.32% 1.23
-1.5 18.68% 5.35 — 81.32% 1.23
-1.0 18.68% 5.35 19.18% 5.21 62.14% 1.61
-0.5 37.86% 2.64 — 62.14% 1.61
0 (PK) 37.86% 2.64 23.43% 4.27 38.71% 2.58
+0.5 61.29% 1.63 — 38.71% 2.58
+1.0 61.29% 1.63 19.42% 5.15 19.3% 5.18
+1.5 80.7% 1.24 — 19.3% 5.18
+2.0 80.7% 1.24 11.51% 8.69 7.79% 12.84

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.