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
51.74%
Faire Quote 1.93
Unentschieden
21.31%
Faire Quote 4.69
Gast Sieg
26.95%
Faire Quote 3.71
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 8.41% Faire Quote 11.88

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 1.93 —
Unentschieden 4.69 —
Gast Sieg 3.71 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 8.41% 11.88
2 1-1 7.35% 13.61
3 2-2 6.94% 14.41
4 3-1 6.42% 15.57
5 1-2 6.06% 16.49
6 3-2 5.3% 18.87
7 2-0 5.1% 19.61
8 1-0 4.45% 22.45
9 3-0 3.89% 25.69
10 2-3 3.82% 26.19
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
3.21%
31.16
2.65%
37.77
1.46%
68.68
0.6%
166.5
0.2%
504.54
1
4.45%
22.45
7.35%
13.61
6.06%
16.49
3.33%
29.99
1.38%
72.7
0.45%
220.31
2
5.1%
19.61
8.41%
11.88
6.94%
14.41
3.82%
26.19
1.57%
63.5
0.52%
192.42
3
3.89%
25.69
6.42%
15.57
5.3%
18.87
2.91%
34.31
1.2%
83.18
0.4%
252.08
4
2.23%
44.87
3.68%
27.2
3.03%
32.96
1.67%
59.93
0.69%
145.29
0.23%
440.33
5
1.02%
97.97
1.68%
59.38
1.39%
71.97
0.76%
130.86
0.32%
317.26
0.1%
961.54
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.62% · Fair: 27.64
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 89.87% 10.13%
1.5 66.68% 33.32%
2.5 40.13% 59.87%
3.5 19.86% 80.14%
4.5 8.26% 91.74%
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 1.94% 51.42
1 7.66% 13.05
2 15.10% 6.62
3 19.83% 5.04
4 19.53% 5.12
5+ 35.94% 2.78
Mehr (Über) 2.5 75.29% Weniger (Unter) 2.5 24.7%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 51.74%
Unentschieden 21.31%
Gast Sieg 26.95%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 75.29%
Weniger (Unter) 2.5 24.7%
Beide treffen (BTTS)
Ja 72.61%
Nein 27.39%
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 16.64% 6.01 15.45% 6.47 67.9% 1.47
-1.5 32.09% 3.12 — 67.9% 1.47
-1.0 32.09% 3.12 20.19% 4.95 47.71% 2.1
-0.5 52.29% 1.91 — 47.71% 2.1
0 (PK) 52.29% 1.91 19.95% 5.01 27.76% 3.6
+0.5 72.24% 1.38 — 27.76% 3.6
+1.0 72.24% 1.38 14.55% 6.87 13.21% 7.57
+1.5 86.79% 1.15 — 13.21% 7.57
+2.0 86.79% 1.15 8.02% 12.46 5.18% 19.3

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.