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
43.43%
Faire Quote 2.3
Unentschieden
23.19%
Faire Quote 4.31
Gast Sieg
33.38%
Faire Quote 3.0
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 8.78% Faire Quote 11.39

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 2.3 —
Unentschieden 4.31 —
Gast Sieg 3.0 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 8.78% 11.39
2 2-1 8.43% 11.87
3 1-2 7.42% 13.48
4 2-2 7.12% 14.04
5 3-1 5.39% 18.54
6 1-0 5.19% 19.25
7 2-0 4.99% 20.06
8 0-1 4.57% 21.87
9 3-2 4.56% 21.94
10 1-3 4.18% 23.93
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.71%
36.97
4.57%
21.87
3.86%
25.89
2.18%
45.95
0.92%
108.75
0.31%
321.75
1
5.19%
19.25
8.78%
11.39
7.42%
13.48
4.18%
23.93
1.77%
56.64
0.6%
167.59
2
4.99%
20.06
8.43%
11.87
7.12%
14.04
4.01%
24.93
1.69%
59.0
0.57%
174.58
3
3.19%
31.34
5.39%
18.54
4.56%
21.94
2.57%
38.95
1.08%
92.2
0.37%
272.78
4
1.53%
65.28
2.59%
38.63
2.19%
45.72
1.23%
81.15
0.52%
192.09
0.18%
568.18
5
0.59%
170.01
0.99%
100.59
0.84%
119.05
0.47%
211.33
0.2%
500.25
0.07%
1479.29
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.15% · Fair: 46.48
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 85.34% 14.66%
1.5 57.19% 42.81%
2.5 30.17% 69.83%
3.5 12.87% 87.13%
4.5 4.57% 95.43%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.55% 18.45%
1.5 50.36% 49.64%
2.5 24.01% 75.99%
3.5 9.17% 90.83%
4.5 2.9% 97.1%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 2.71% 36.97
1 9.77% 10.24
2 17.63% 5.67
3 21.21% 4.71
4 19.14% 5.22
5+ 29.55% 3.38
Mehr (Über) 2.5 69.9% Weniger (Unter) 2.5 30.1%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.43%
Unentschieden 23.19%
Gast Sieg 33.38%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 69.9%
Weniger (Unter) 2.5 30.1%
Beide treffen (BTTS)
Ja 69.59%
Nein 30.41%
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 11.02% 9.08 13.11% 7.63 75.87% 1.32
-1.5 24.13% 4.14 — 75.87% 1.32
-1.0 24.13% 4.14 19.63% 5.09 56.24% 1.78
-0.5 43.76% 2.29 — 56.24% 1.78
0 (PK) 43.76% 2.29 21.77% 4.59 34.47% 2.9
+0.5 65.52% 1.53 — 34.47% 2.9
+1.0 65.52% 1.53 17.28% 5.79 17.19% 5.82
+1.5 82.81% 1.21 — 17.19% 5.82
+2.0 82.81% 1.21 10.16% 9.85 7.04% 14.21

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.