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
42.6%
Faire Quote
2.35
Unentschieden
23.9%
Faire Quote
4.18
Gast Sieg
33.5%
Faire Quote
2.98
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.53%
Faire Quote 10.49
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 | 2.35 | — | |
| Unentschieden | 4.18 | — | |
| Gast Sieg | 2.98 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.53% | 10.49 |
| 2 | 2-1 | 8.63% | 11.59 |
| 3 | 1-2 | 7.67% | 13.03 |
| 4 | 2-2 | 6.94% | 14.4 |
| 5 | 1-0 | 5.92% | 16.89 |
| 6 | 2-0 | 5.36% | 18.66 |
| 7 | 0-1 | 5.27% | 18.99 |
| 8 | 3-1 | 5.21% | 19.21 |
| 9 | 0-2 | 4.24% | 23.59 |
| 10 | 3-2 | 4.19% | 23.87 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.27%
30.57
|
5.27%
18.99
|
4.24%
23.59
|
2.28%
43.95
|
0.92%
109.19
|
0.29%
339.1
|
| 1 |
5.92%
16.89
|
9.53%
10.49
|
7.67%
13.03
|
4.12%
24.28
|
1.66%
60.33
|
0.53%
187.34
|
| 2 |
5.36%
18.66
|
8.63%
11.59
|
6.94%
14.4
|
3.73%
26.83
|
1.5%
66.66
|
0.48%
207.04
|
| 3 |
3.23%
30.93
|
5.21%
19.21
|
4.19%
23.87
|
2.25%
44.47
|
0.91%
110.49
|
0.29%
343.17
|
| 4 |
1.46%
68.36
|
2.36%
42.46
|
1.9%
52.74
|
1.02%
98.28
|
0.41%
244.14
|
0.13%
758.15
|
| 5 |
0.53%
188.82
|
0.85%
117.29
|
0.69%
145.69
|
0.37%
271.52
|
0.15%
674.31
|
0.05%
2096.44
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.68%
·
Fair:
59.57
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
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 | 3.27% | 30.57 |
| 1 | 11.19% | 8.94 |
| 2 | 19.13% | 5.23 |
| 3 | 21.81% | 4.59 |
| 4 | 18.65% | 5.36 |
| 5+ | 25.95% | 3.85 |
|
Mehr (Über) 2.5 66.41%
Weniger (Unter) 2.5 33.59%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
42.60%
Unentschieden
23.90%
Gast Sieg
33.50%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
66.41%
Weniger (Unter) 2.5
33.59%
Beide treffen (BTTS)
Ja
66.92%
Nein
33.08%
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 | 10.11% 9.89 | 12.88% 7.77 | 77.01% 1.3 |
| -1.5 | 22.99% 4.35 | — | 77.01% 1.3 |
| -1.0 | 22.99% 4.35 | 19.92% 5.02 | 57.09% 1.75 |
| -0.5 | 42.91% 2.33 | — | 57.09% 1.75 |
| 0 (PK) | 42.91% 2.33 | 22.46% 4.45 | 34.63% 2.89 |
| +0.5 | 65.37% 1.53 | — | 34.63% 2.89 |
| +1.0 | 65.37% 1.53 | 17.72% 5.64 | 16.91% 5.91 |
| +1.5 | 83.09% 1.2 | — | 16.91% 5.91 |
| +2.0 | 83.09% 1.2 | 10.19% 9.82 | 6.72% 14.87 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.