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
29.77%
Faire Quote 3.36
Unentschieden
25.38%
Faire Quote 3.94
Gast Sieg
44.85%
Faire Quote 2.23
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.03% Faire Quote 9.07

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 3.36 —
Unentschieden 3.94 —
Gast Sieg 2.23 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.03% 9.07
2 1-2 9.21% 10.86
3 0-1 8.23% 12.15
4 2-1 7.39% 13.53
5 0-2 6.87% 14.55
6 1-0 6.61% 15.14
7 2-2 6.17% 16.2
8 1-3 5.13% 19.5
9 0-0 4.93% 20.29
10 2-0 4.43% 22.6
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.93%
20.29
8.23%
12.15
6.87%
14.55
3.83%
26.14
1.6%
62.6
0.53%
187.41
1
6.61%
15.14
11.03%
9.07
9.21%
10.86
5.13%
19.5
2.14%
46.72
0.71%
139.86
2
4.43%
22.6
7.39%
13.53
6.17%
16.2
3.44%
29.11
1.43%
69.73
0.48%
208.77
3
1.98%
50.59
3.3%
30.29
2.76%
36.28
1.53%
65.17
0.64%
156.1
0.21%
467.29
4
0.66%
151.01
1.11%
90.42
0.92%
108.3
0.51%
194.55
0.21%
465.98
0.07%
1394.7
5
0.18%
563.38
0.3%
337.38
0.25%
404.04
0.14%
725.69
0.06%
1739.13
0.02%
5208.33
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 0.99% · Fair: 100.67
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.82% 26.18%
1.5 38.73% 61.27%
2.5 15.22% 84.78%
3.5 4.72% 95.28%
4.5 1.2% 98.8%
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 4.93% 20.29
1 14.84% 6.74
2 22.33% 4.48
3 22.40% 4.46
4 16.86% 5.93
5+ 18.64% 5.36
Mehr (Über) 2.5 57.9% Weniger (Unter) 2.5 42.1%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 29.77%
Unentschieden 25.38%
Gast Sieg 44.85%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 57.9%
Weniger (Unter) 2.5 42.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja 59.92%
Nein 40.08%
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 4.7% 21.25 8.8% 11.36 86.49% 1.16
-1.5 13.51% 7.4 — 86.49% 1.16
-1.0 13.51% 7.4 17.33% 5.77 69.17% 1.45
-0.5 30.83% 3.24 — 69.17% 1.45
0 (PK) 30.83% 3.24 23.9% 4.18 45.27% 2.21
+0.5 54.73% 1.83 — 45.27% 2.21
+1.0 54.73% 1.83 21.6% 4.63 23.67% 4.22
+1.5 76.33% 1.31 — 23.67% 4.22
+2.0 76.33% 1.31 13.67% 7.32 10.0% 10.0

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.