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
48.32%
Faire Quote 2.07
Unentschieden
22.49%
Faire Quote 4.45
Gast Sieg
29.19%
Faire Quote 3.43
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 8.7% Faire Quote 11.5

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 2.07 —
Unentschieden 4.45 —
Gast Sieg 3.43 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 8.7% 11.5
2 1-1 8.36% 11.96
3 2-2 7.0% 14.28
4 1-2 6.73% 14.85
5 3-1 6.03% 16.58
6 2-0 5.4% 18.51
7 1-0 5.19% 19.25
8 3-2 4.85% 20.6
9 0-1 4.02% 24.87
10 2-3 3.76% 26.61
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.5%
40.04
4.02%
24.87
3.24%
30.9
1.74%
57.57
0.7%
143.04
0.23%
444.25
1
5.19%
19.25
8.36%
11.96
6.73%
14.85
3.61%
27.68
1.45%
68.77
0.47%
213.58
2
5.4%
18.51
8.7%
11.5
7.0%
14.28
3.76%
26.61
1.51%
66.12
0.49%
205.34
3
3.75%
26.7
6.03%
16.58
4.85%
20.6
2.61%
38.39
1.05%
95.37
0.34%
296.21
4
1.95%
51.35
3.14%
31.89
2.52%
39.62
1.35%
73.82
0.55%
183.42
0.18%
569.48
5
0.81%
123.43
1.3%
76.66
1.05%
95.23
0.56%
177.46
0.23%
440.92
0.07%
1369.86
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.57% · Fair: 38.89
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.51% 12.49%
1.5 61.52% 38.48%
2.5 34.5% 65.5%
3.5 15.76% 84.24%
4.5 6.01% 93.98%
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 2.50% 40.04
1 9.21% 10.85
2 17.00% 5.88
3 20.91% 4.78
4 19.29% 5.18
5+ 31.08% 3.22
Mehr (Über) 2.5 71.29% Weniger (Unter) 2.5 28.71%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 48.32%
Unentschieden 22.49%
Gast Sieg 29.19%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 71.29%
Weniger (Unter) 2.5 28.71%
Beide treffen (BTTS)
Ja 70.01%
Nein 29.99%
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 13.83% 7.23 14.61% 6.85 71.56% 1.4
-1.5 28.44% 3.52 — 71.56% 1.4
-1.0 28.44% 3.52 20.35% 4.91 51.21% 1.95
-0.5 48.79% 2.05 — 51.21% 1.95
0 (PK) 48.79% 2.05 21.09% 4.74 30.12% 3.32
+0.5 69.88% 1.43 — 30.12% 3.32
+1.0 69.88% 1.43 15.76% 6.35 14.36% 6.96
+1.5 85.64% 1.17 — 14.36% 6.96
+2.0 85.64% 1.17 8.75% 11.43 5.61% 17.83

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.