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
36.39%
Faire Quote
2.75
Unentschieden
24.48%
Faire Quote
4.09
Gast Sieg
39.13%
Faire Quote
2.56
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.04%
Faire Quote 9.96
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 | 2.75 | — | |
| Unentschieden | 4.09 | — | |
| Gast Sieg | 2.56 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 1-2 | 8.38% | 11.93 |
| 3 | 2-1 | 8.18% | 12.22 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.64 |
| 5 | 0-1 | 6.16% | 16.24 |
| 6 | 1-0 | 6.01% | 16.63 |
| 7 | 0-2 | 5.14% | 19.44 |
| 8 | 2-0 | 4.9% | 20.41 |
| 9 | 1-3 | 4.67% | 21.43 |
| 10 | 3-1 | 4.45% | 22.49 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.16%
16.24
|
5.14%
19.44
|
2.86%
34.93
|
1.2%
83.66
|
0.4%
250.5
|
| 1 |
6.01%
16.63
|
10.04%
9.96
|
8.38%
11.93
|
4.67%
21.43
|
1.95%
51.32
|
0.65%
153.66
|
| 2 |
4.9%
20.41
|
8.18%
12.22
|
6.83%
14.64
|
3.8%
26.29
|
1.59%
62.98
|
0.53%
188.54
|
| 3 |
2.66%
37.56
|
4.45%
22.49
|
3.71%
26.94
|
2.07%
48.39
|
0.86%
115.9
|
0.29%
346.98
|
| 4 |
1.08%
92.18
|
1.81%
55.2
|
1.51%
66.1
|
0.84%
118.75
|
0.35%
284.41
|
0.12%
851.79
|
| 5 |
0.35%
282.73
|
0.59%
169.32
|
0.49%
202.76
|
0.27%
364.3
|
0.11%
872.6
|
0.04%
2610.97
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.39%
·
Fair:
71.93
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
Mehr (Über) 2.5 64.06%
Weniger (Unter) 2.5 35.94%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
36.39%
Unentschieden
24.48%
Gast Sieg
39.13%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
64.06%
Weniger (Unter) 2.5
35.94%
Beide treffen (BTTS)
Ja
65.27%
Nein
34.73%
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 | 7.61% 13.15 | 11.17% 8.96 | 81.23% 1.23 |
| -1.5 | 18.77% 5.33 | — | 81.23% 1.23 |
| -1.0 | 18.77% 5.33 | 18.87% 5.3 | 62.35% 1.6 |
| -0.5 | 37.65% 2.66 | — | 62.35% 1.6 |
| 0 (PK) | 37.65% 2.66 | 23.02% 4.34 | 39.33% 2.54 |
| +0.5 | 60.67% 1.65 | — | 39.33% 2.54 |
| +1.0 | 60.67% 1.65 | 19.34% 5.17 | 19.99% 5.0 |
| +1.5 | 80.01% 1.25 | — | 19.99% 5.0 |
| +2.0 | 80.01% 1.25 | 11.72% 8.53 | 8.27% 12.09 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.