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
29.0%
Faire Quote 3.45
Unentschieden
25.54%
Faire Quote 3.92
Gast Sieg
45.46%
Faire Quote 2.2
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.18% Faire Quote 8.94

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 3.45 —
Unentschieden 3.92 —
Gast Sieg 2.2 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.18% 8.94
2 1-2 9.28% 10.77
3 0-1 8.6% 11.63
4 2-1 7.27% 13.76
5 0-2 7.14% 14.01
6 1-0 6.74% 14.84
7 2-2 6.03% 16.58
8 0-0 5.18% 19.3
9 1-3 5.14% 19.47
10 2-0 4.38% 22.84
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.18%
19.3
8.6%
11.63
7.14%
14.01
3.95%
25.31
1.64%
60.99
0.54%
183.72
1
6.74%
14.84
11.18%
8.94
9.28%
10.77
5.14%
19.47
2.13%
46.92
0.71%
141.32
2
4.38%
22.84
7.27%
13.76
6.03%
16.58
3.34%
29.96
1.39%
72.18
0.46%
217.44
3
1.9%
52.7
3.15%
31.75
2.61%
38.25
1.45%
69.13
0.6%
166.58
0.2%
501.76
4
0.62%
162.15
1.02%
97.68
0.85%
117.7
0.47%
212.72
0.2%
512.56
0.06%
1543.21
5
0.16%
623.83
0.27%
375.66
0.22%
452.69
0.12%
818.33
0.05%
1972.39
0.02%
5952.38
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.94% · Fair: 106.58
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 72.75% 27.25%
1.5 37.32% 62.68%
2.5 14.29% 85.71%
3.5 4.31% 95.69%
4.5 1.07% 98.93%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.99% 19.01%
1.5 49.42% 50.58%
2.5 23.23% 76.77%
3.5 8.73% 91.27%
4.5 2.71% 97.29%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.18% 19.30
1 15.34% 6.52
2 22.70% 4.41
3 22.40% 4.46
4 16.57% 6.03
5+ 17.81% 5.62
Mehr (Über) 2.5 56.78% Weniger (Unter) 2.5 43.22%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 29.00%
Unentschieden 25.54%
Gast Sieg 45.46%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 56.78%
Weniger (Unter) 2.5 43.22%
Beide treffen (BTTS)
Ja 58.91%
Nein 41.09%
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 4.39% 22.77 8.51% 11.75 87.1% 1.15
-1.5 12.9% 7.75 — 87.1% 1.15
-1.0 12.9% 7.75 17.14% 5.83 69.95% 1.43
-0.5 30.05% 3.33 — 69.95% 1.43
0 (PK) 30.05% 3.33 24.06% 4.16 45.9% 2.18
+0.5 54.1% 1.85 — 45.9% 2.18
+1.0 54.1% 1.85 21.89% 4.57 24.0% 4.17
+1.5 76.0% 1.32 — 24.0% 4.17
+2.0 76.0% 1.32 13.88% 7.21 10.12% 9.88

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.