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
42.43%
Faire Quote 2.36
Unentschieden
23.8%
Faire Quote 4.2
Gast Sieg
33.77%
Faire Quote 2.96
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.42% Faire Quote 10.62

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 2.36 —
Unentschieden 4.2 —
Gast Sieg 2.96 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.42% 10.62
2 2-1 8.57% 11.67
3 1-2 7.68% 13.03
4 2-2 6.98% 14.32
5 1-0 5.78% 17.31
6 2-0 5.26% 19.02
7 3-1 5.2% 19.23
8 0-1 5.17% 19.33
9 3-2 4.24% 23.6
10 0-2 4.22% 23.71
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.17%
31.5
5.17%
19.33
4.22%
23.71
2.29%
43.64
0.93%
107.1
0.3%
328.52
1
5.78%
17.31
9.42%
10.62
7.68%
13.03
4.17%
23.98
1.7%
58.84
0.55%
180.51
2
5.26%
19.02
8.57%
11.67
6.98%
14.32
3.79%
26.35
1.55%
64.66
0.5%
198.37
3
3.19%
31.35
5.2%
19.23
4.24%
23.6
2.3%
43.43
0.94%
106.59
0.31%
327.01
4
1.45%
68.9
2.37%
42.27
1.93%
51.87
1.05%
95.47
0.43%
234.25
0.14%
718.39
5
0.53%
189.29
0.86%
116.13
0.7%
142.49
0.38%
262.26
0.16%
643.5
0.05%
1972.39
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.74% · Fair: 57.41
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.8% 16.2%
1.5 54.31% 45.69%
2.5 27.47% 72.53%
3.5 11.19% 88.81%
4.5 3.79% 96.21%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.41% 19.59%
1.5 48.47% 51.53%
2.5 22.44% 77.56%
3.5 8.3% 91.7%
4.5 2.54% 97.46%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.17% 31.50
1 10.95% 9.13
2 18.89% 5.29
3 21.73% 4.60
4 18.74% 5.34
5+ 26.51% 3.77
Mehr (Über) 2.5 66.98% Weniger (Unter) 2.5 33.02%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 42.43%
Unentschieden 23.80%
Gast Sieg 33.77%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 66.98%
Weniger (Unter) 2.5 33.02%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.38%
Nein 32.62%
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 12.82% 7.8 77.07% 1.3
-1.5 22.93% 4.36 — 77.07% 1.3
-1.0 22.93% 4.36 19.8% 5.05 57.26% 1.75
-0.5 42.74% 2.34 — 57.26% 1.75
0 (PK) 42.74% 2.34 22.36% 4.47 34.9% 2.87
+0.5 65.1% 1.54 — 34.9% 2.87
+1.0 65.1% 1.54 17.74% 5.64 17.16% 5.83
+1.5 82.83% 1.21 — 17.16% 5.83
+2.0 82.83% 1.21 10.28% 9.73 6.88% 14.53

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.