Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
14.89%
Faire Quote 6.72
Unentschieden
26.01%
Faire Quote 3.85
Gast Sieg
59.1%
Faire Quote 1.69
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 16.24% Faire Quote 6.16

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 6.72 —
Unentschieden 3.85 —
Gast Sieg 1.69 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 16.24% 6.16
2 0-2 13.16% 7.6
3 1-1 11.04% 9.05
4 0-0 10.03% 9.97
5 1-2 8.95% 11.18
6 0-3 7.1% 14.08
7 1-0 6.82% 14.67
8 1-3 4.83% 20.7
9 2-1 3.76% 26.63
10 2-2 3.04% 32.88
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
10.03%
9.97
16.24%
6.16
13.16%
7.6
7.1%
14.08
2.88%
34.76
0.93%
107.27
1
6.82%
14.67
11.04%
9.05
8.95%
11.18
4.83%
20.7
1.96%
51.11
0.63%
157.75
2
2.32%
43.14
3.76%
26.63
3.04%
32.88
1.64%
60.88
0.67%
150.33
0.22%
464.04
3
0.53%
190.33
0.85%
117.48
0.69%
145.05
0.37%
268.6
0.15%
663.13
0.05%
2044.99
4
0.09%
1119.82
0.14%
691.09
0.12%
853.24
0.06%
1579.78
0.03%
3906.25
0.01%
12048.19
5
0.01%
8264.46
0.02%
5076.14
0.02%
6289.31
0.01%
11627.91
0.0%
28571.43
0.0%
90909.09
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.65% · Fair: 154.39
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 49.34% 50.66%
1.5 14.89% 85.11%
2.5 3.18% 96.82%
3.5 0.52% 99.48%
4.5 0.07% 99.93%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.21% 19.79%
1.5 48.15% 51.85%
2.5 22.18% 77.82%
3.5 8.16% 91.84%
4.5 2.48% 97.52%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 10.03% 9.97
1 23.06% 4.34
2 26.52% 3.77
3 20.33% 4.92
4 11.69% 8.55
5+ 8.37% 11.94
Mehr (Über) 2.5 40.4% Weniger (Unter) 2.5 59.6%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 14.89%
Unentschieden 26.01%
Gast Sieg 59.10%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 40.4%
Weniger (Unter) 2.5 59.6%
Beide treffen (BTTS)
Ja 39.57%
Nein 60.43%
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 0.81% 122.8 3.3% 30.35 95.89% 1.04
-1.5 4.11% 24.33 — 95.89% 1.04
-1.0 4.11% 24.33 11.33% 8.83 84.56% 1.18
-0.5 15.44% 6.48 — 84.56% 1.18
0 (PK) 15.44% 6.48 24.51% 4.08 60.05% 1.67
+0.5 39.95% 2.5 — 60.05% 1.67
+1.0 39.95% 2.5 26.99% 3.71 33.06% 3.02
+1.5 66.94% 1.49 — 33.06% 3.02
+2.0 66.94% 1.49 18.7% 5.35 14.36% 6.97

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.