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
34.89%
Faire Quote 2.87
Unentschieden
24.95%
Faire Quote 4.01
Gast Sieg
40.16%
Faire Quote 2.49
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.5% Faire Quote 9.52

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 2.87 —
Unentschieden 4.01 —
Gast Sieg 2.49 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.5% 9.52
2 1-2 8.61% 11.61
3 2-1 8.09% 12.37
4 0-1 6.82% 14.66
5 2-2 6.63% 15.08
6 1-0 6.4% 15.61
7 0-2 5.59% 17.88
8 2-0 4.93% 20.28
9 1-3 4.71% 21.24
10 0-0 4.16% 24.05
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.16%
24.05
6.82%
14.66
5.59%
17.88
3.06%
32.71
1.25%
79.78
0.41%
243.25
1
6.4%
15.61
10.5%
9.52
8.61%
11.61
4.71%
21.24
1.93%
51.81
0.63%
157.95
2
4.93%
20.28
8.09%
12.37
6.63%
15.08
3.63%
27.58
1.49%
67.28
0.49%
205.13
3
2.53%
39.5
4.15%
24.09
3.4%
29.38
1.86%
53.73
0.76%
131.06
0.25%
399.52
4
0.97%
102.61
1.6%
62.57
1.31%
76.3
0.72%
139.57
0.29%
340.37
0.1%
1037.34
5
0.3%
333.11
0.49%
203.13
0.4%
247.71
0.22%
453.1
0.09%
1104.97
0.03%
3367.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.18% · Fair: 84.85
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.56% 21.44%
1.5 45.55% 54.45%
2.5 20.13% 79.87%
3.5 7.08% 92.92%
4.5 2.05% 97.95%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.6% 19.4%
1.5 48.79% 51.21%
2.5 22.7% 77.3%
3.5 8.44% 91.56%
4.5 2.6% 97.4%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.16% 24.05
1 13.22% 7.56
2 21.03% 4.76
3 22.29% 4.49
4 17.72% 5.64
5+ 21.58% 4.63
Mehr (Über) 2.5 61.59% Weniger (Unter) 2.5 38.41%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 34.89%
Unentschieden 24.95%
Gast Sieg 40.16%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 61.59%
Weniger (Unter) 2.5 38.41%
Beide treffen (BTTS)
Ja 63.32%
Nein 36.68%
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 6.77% 14.77 10.64% 9.4 82.59% 1.21
-1.5 17.41% 5.74 — 82.59% 1.21
-1.0 17.41% 5.74 18.71% 5.34 63.88% 1.57
-0.5 36.12% 2.77 — 63.88% 1.57
0 (PK) 36.12% 2.77 23.48% 4.26 40.4% 2.48
+0.5 59.6% 1.68 — 40.4% 2.48
+1.0 59.6% 1.68 19.93% 5.02 20.48% 4.88
+1.5 79.52% 1.26 — 20.48% 4.88
+2.0 79.52% 1.26 12.07% 8.29 8.41% 11.89

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.