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
34.64%
Faire Quote 2.89
Unentschieden
24.68%
Faire Quote 4.05
Gast Sieg
40.68%
Faire Quote 2.46
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.26% Faire Quote 9.74

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 2.89 —
Unentschieden 4.05 —
Gast Sieg 2.46 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.26% 9.74
2 1-2 8.62% 11.6
3 2-1 8.01% 12.49
4 2-2 6.73% 14.87
5 0-1 6.58% 15.2
6 1-0 6.11% 16.37
7 0-2 5.53% 18.09
8 1-3 4.83% 20.71
9 2-0 4.77% 20.98
10 3-1 4.16% 24.02
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.92%
25.53
6.58%
15.2
5.53%
18.09
3.09%
32.31
1.3%
76.93
0.44%
228.94
1
6.11%
16.37
10.26%
9.74
8.62%
11.6
4.83%
20.71
2.03%
49.31
0.68%
146.76
2
4.77%
20.98
8.01%
12.49
6.73%
14.87
3.77%
26.55
1.58%
63.22
0.53%
188.15
3
2.48%
40.36
4.16%
24.02
3.5%
28.6
1.96%
51.06
0.82%
121.58
0.28%
361.79
4
0.97%
103.48
1.62%
61.59
1.36%
73.32
0.76%
130.94
0.32%
311.72
0.11%
927.64
5
0.3%
331.67
0.51%
197.39
0.43%
235.02
0.24%
419.64
0.1%
999.0
0.03%
2976.19
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.29% · Fair: 77.53
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.99% 21.01%
1.5 46.21% 53.79%
2.5 20.64% 79.36%
3.5 7.34% 92.66%
4.5 2.15% 97.85%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.36% 18.64%
1.5 50.05% 49.95%
2.5 23.75% 76.25%
3.5 9.02% 90.98%
4.5 2.84% 97.16%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.92% 25.53
1 12.69% 7.88
2 20.56% 4.86
3 22.20% 4.50
4 17.98% 5.56
5+ 22.65% 4.41
Mehr (Über) 2.5 62.84% Weniger (Unter) 2.5 37.16%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 34.64%
Unentschieden 24.68%
Gast Sieg 40.68%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.84%
Weniger (Unter) 2.5 37.16%
Beide treffen (BTTS)
Ja 64.27%
Nein 35.73%
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 6.8% 14.71 10.56% 9.47 82.64% 1.21
-1.5 17.36% 5.76 — 82.64% 1.21
-1.0 17.36% 5.76 18.49% 5.41 64.16% 1.56
-0.5 35.84% 2.79 — 64.16% 1.56
0 (PK) 35.84% 2.79 23.22% 4.31 40.94% 2.44
+0.5 59.06% 1.69 — 40.94% 2.44
+1.0 59.06% 1.69 19.91% 5.02 21.03% 4.76
+1.5 78.97% 1.27 — 21.03% 4.76
+2.0 78.97% 1.27 12.25% 8.17 8.78% 11.38

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.