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
41.62%
Faire Quote 2.4
Unentschieden
23.84%
Faire Quote 4.2
Gast Sieg
34.55%
Faire Quote 2.89
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.43% Faire Quote 10.61

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 2.4 —
Unentschieden 4.2 —
Gast Sieg 2.89 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.43% 10.61
2 2-1 8.49% 11.78
3 1-2 7.78% 12.86
4 2-2 7.0% 14.28
5 1-0 5.71% 17.5
6 0-1 5.24% 19.09
7 2-0 5.14% 19.44
8 3-1 5.09% 19.64
9 0-2 4.32% 23.14
10 1-3 4.28% 23.37
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.17%
31.5
5.24%
19.09
4.32%
23.14
2.38%
42.07
0.98%
102.0
0.32%
309.12
1
5.71%
17.5
9.43%
10.61
7.78%
12.86
4.28%
23.37
1.76%
56.67
0.58%
171.7
2
5.14%
19.44
8.49%
11.78
7.0%
14.28
3.85%
25.97
1.59%
62.96
0.52%
190.8
3
3.09%
32.41
5.09%
19.64
4.2%
23.81
2.31%
43.29
0.95%
104.93
0.31%
317.97
4
1.39%
72.01
2.29%
43.65
1.89%
52.9
1.04%
96.19
0.43%
233.21
0.14%
706.71
5
0.5%
200.04
0.82%
121.24
0.68%
146.95
0.37%
267.17
0.15%
647.67
0.05%
1964.64
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.73% · Fair: 57.9
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.47% 16.53%
1.5 53.72% 46.28%
2.5 26.94% 73.06%
3.5 10.87% 89.13%
4.5 3.64% 96.36%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.79% 19.2%
1.5 49.11% 50.89%
2.5 22.96% 77.04%
3.5 8.59% 91.41%
4.5 2.65% 97.35%
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 41.62%
Unentschieden 23.84%
Gast Sieg 34.55%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 66.98%
Weniger (Unter) 2.5 33.02%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.44%
Nein 32.56%
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 9.74% 10.27 12.55% 7.97 77.72% 1.29
-1.5 22.28% 4.49 — 77.72% 1.29
-1.0 22.28% 4.49 19.61% 5.1 58.1% 1.72
-0.5 41.89% 2.39 — 58.1% 1.72
0 (PK) 41.89% 2.39 22.4% 4.46 35.71% 2.8
+0.5 64.29% 1.56 — 35.71% 2.8
+1.0 64.29% 1.56 17.98% 5.56 17.73% 5.64
+1.5 82.27% 1.22 — 17.73% 5.64
+2.0 82.27% 1.22 10.54% 9.48 7.19% 13.92

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.