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
40.84%
Faire Quote 2.45
Unentschieden
23.79%
Faire Quote 4.2
Gast Sieg
35.37%
Faire Quote 2.83
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.36% Faire Quote 10.69

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 2.45 —
Unentschieden 4.2 —
Gast Sieg 2.83 —
Value-Chancen finden

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 1-1 9.36% 10.69
2 2-1 8.38% 11.94
3 1-2 7.86% 12.72
4 2-2 7.03% 14.21
5 1-0 5.57% 17.95
6 0-1 5.23% 19.13
7 3-1 5.0% 20.01
8 2-0 4.99% 20.06
9 1-3 4.4% 22.72
10 0-2 4.39% 22.77
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.11%
32.14
5.23%
19.13
4.39%
22.77
2.46%
40.67
1.03%
96.82
0.35%
288.18
1
5.57%
17.95
9.36%
10.69
7.86%
12.72
4.4%
22.72
1.85%
54.09
0.62%
160.98
2
4.99%
20.06
8.38%
11.94
7.03%
14.21
3.94%
25.38
1.65%
60.44
0.56%
179.86
3
2.97%
33.62
5.0%
20.01
4.2%
23.82
2.35%
42.54
0.99%
101.29
0.33%
301.48
4
1.33%
75.13
2.24%
44.72
1.88%
53.24
1.05%
95.07
0.44%
226.35
0.15%
673.85
5
0.48%
209.86
0.8%
124.91
0.67%
148.7
0.38%
265.53
0.16%
632.11
0.05%
1883.24
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.76% · Fair: 56.78
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.3% 16.7%
1.5 53.42% 46.58%
2.5 26.67% 73.33%
3.5 10.71% 89.29%
4.5 3.57% 96.43%
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 3.11% 32.14
1 10.80% 9.26
2 18.73% 5.34
3 21.67% 4.61
4 18.80% 5.32
5+ 26.89% 3.72
Mehr (Über) 2.5 67.36% Weniger (Unter) 2.5 32.64%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 40.84%
Unentschieden 23.79%
Gast Sieg 35.37%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.36%
Weniger (Unter) 2.5 32.64%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.78%
Nein 32.22%
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 9.43% 10.61 12.29% 8.14 78.28% 1.28
-1.5 21.72% 4.6 — 78.28% 1.28
-1.0 21.72% 4.6 19.37% 5.16 58.91% 1.7
-0.5 41.09% 2.43 — 58.91% 1.7
0 (PK) 41.09% 2.43 22.35% 4.47 36.56% 2.74
+0.5 63.44% 1.58 — 36.56% 2.74
+1.0 63.44% 1.58 18.18% 5.5 18.38% 5.44
+1.5 81.62% 1.23 — 18.38% 5.44
+2.0 81.62% 1.23 10.82% 9.24 7.55% 13.24

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.