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
15.29%
Faire Quote 6.54
Unentschieden
25.45%
Faire Quote 3.93
Gast Sieg
59.26%
Faire Quote 1.69
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 15.3% Faire Quote 6.54

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 6.54 —
Unentschieden 3.93 —
Gast Sieg 1.69 —
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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 0-1 15.3% 6.54
2 0-2 12.78% 7.83
3 1-1 11.02% 9.08
4 1-2 9.2% 10.87
5 0-0 9.16% 10.91
6 0-3 7.11% 14.06
7 1-0 6.6% 15.16
8 1-3 5.12% 19.53
9 2-1 3.97% 25.21
10 2-2 3.31% 30.19
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
9.16%
10.91
15.3%
6.54
12.78%
7.83
7.11%
14.06
2.97%
33.67
0.99%
100.83
1
6.6%
15.16
11.02%
9.08
9.2%
10.87
5.12%
19.53
2.14%
46.77
0.71%
140.04
2
2.38%
42.11
3.97%
25.21
3.31%
30.19
1.84%
54.24
0.77%
129.92
0.26%
388.95
3
0.57%
175.44
0.95%
105.05
0.79%
125.8
0.44%
225.99
0.18%
541.42
0.06%
1620.75
4
0.1%
974.66
0.17%
583.77
0.14%
698.81
0.08%
1256.28
0.03%
3003.0
0.01%
9009.01
5
0.01%
6756.76
0.02%
4048.58
0.02%
4854.37
0.01%
8695.65
0.0%
20833.33
0.0%
62500.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.75% · Fair: 133.85
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 51.32% 48.68%
1.5 16.28% 83.72%
2.5 3.66% 96.34%
3.5 0.63% 99.37%
4.5 0.09% 99.91%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.18% 18.82%
1.5 49.74% 50.26%
2.5 23.49% 76.51%
3.5 8.88% 91.12%
4.5 2.77% 97.23%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 9.16% 10.91
1 21.90% 4.57
2 26.17% 3.82
3 20.85% 4.80
4 12.46% 8.03
5+ 9.46% 10.57
Mehr (Über) 2.5 42.77% Weniger (Unter) 2.5 57.23%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 15.29%
Unentschieden 25.45%
Gast Sieg 59.26%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 42.77%
Weniger (Unter) 2.5 57.23%
Beide treffen (BTTS)
Ja 41.66%
Nein 58.34%
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 0.91% 109.45 3.48% 28.72 95.6% 1.05
-1.5 4.4% 22.75 — 95.6% 1.05
-1.0 4.4% 22.75 11.44% 8.74 84.16% 1.19
-0.5 15.84% 6.31 — 84.16% 1.19
0 (PK) 15.84% 6.31 23.97% 4.17 60.19% 1.66
+0.5 39.81% 2.51 — 60.19% 1.66
+1.0 39.81% 2.51 26.54% 3.77 33.65% 2.97
+1.5 66.35% 1.51 — 33.65% 2.97
+2.0 66.35% 1.51 18.73% 5.34 14.92% 6.7

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.