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
36.93%
Faire Quote 2.71
Unentschieden
24.6%
Faire Quote 4.06
Gast Sieg
38.46%
Faire Quote 2.6
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.16% Faire Quote 9.84

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 2.71 —
Unentschieden 4.06 —
Gast Sieg 2.6 —
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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 1-1 10.16% 9.84
2 1-2 8.33% 12.0
3 2-1 8.28% 12.08
4 2-2 6.79% 14.73
5 0-1 6.23% 16.04
6 1-0 6.2% 16.14
7 0-2 5.11% 19.57
8 2-0 5.05% 19.81
9 1-3 4.55% 21.96
10 3-1 4.5% 22.23
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.8%
26.31
6.23%
16.04
5.11%
19.57
2.79%
35.79
1.15%
87.29
0.38%
266.17
1
6.2%
16.14
10.16%
9.84
8.33%
12.0
4.55%
21.96
1.87%
53.55
0.61%
163.27
2
5.05%
19.81
8.28%
12.08
6.79%
14.73
3.71%
26.94
1.52%
65.71
0.5%
200.32
3
2.74%
36.45
4.5%
22.23
3.69%
27.11
2.02%
49.59
0.83%
120.93
0.27%
368.73
4
1.12%
89.45
1.83%
54.55
1.5%
66.52
0.82%
121.68
0.34%
296.82
0.11%
904.98
5
0.36%
274.42
0.6%
167.31
0.49%
204.04
0.27%
373.27
0.11%
910.75
0.04%
2777.78
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.33% · Fair: 75.1
TEAM-GESAMTTORE
Heim
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%
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 3.80% 26.31
1 12.43% 8.05
2 20.32% 4.92
3 22.15% 4.51
4 18.11% 5.52
5+ 23.20% 4.31
Mehr (Über) 2.5 63.45% Weniger (Unter) 2.5 36.55%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 36.93%
Unentschieden 24.60%
Gast Sieg 38.46%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 63.45%
Weniger (Unter) 2.5 36.55%
Beide treffen (BTTS)
Ja 64.81%
Nein 35.19%
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 7.76% 12.89 11.35% 8.81 80.89% 1.24
-1.5 19.11% 5.23 — 80.89% 1.24
-1.0 19.11% 5.23 19.11% 5.23 61.78% 1.62
-0.5 38.22% 2.62 — 61.78% 1.62
0 (PK) 38.22% 2.62 23.14% 4.32 38.64% 2.59
+0.5 61.36% 1.63 — 38.64% 2.59
+1.0 61.36% 1.63 19.22% 5.2 19.42% 5.15
+1.5 80.58% 1.24 — 19.42% 5.15
+2.0 80.58% 1.24 11.49% 8.7 7.93% 12.62

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.