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
22.8%
Faire Quote
4.39
Unentschieden
25.51%
Faire Quote
3.92
Gast Sieg
51.69%
Faire Quote
1.93
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.41%
Faire Quote 8.77
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 | 4.39 | — | |
| Unentschieden | 3.92 | — | |
| Gast Sieg | 1.93 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.41% | 8.77 |
| 2 | 0-1 | 10.76% | 9.29 |
| 3 | 1-2 | 9.69% | 10.32 |
| 4 | 0-2 | 9.15% | 10.93 |
| 5 | 1-0 | 6.71% | 14.91 |
| 6 | 0-0 | 6.33% | 15.8 |
| 7 | 2-1 | 6.04% | 16.54 |
| 8 | 1-3 | 5.49% | 18.2 |
| 9 | 0-3 | 5.18% | 19.3 |
| 10 | 2-2 | 5.14% | 19.46 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.33%
15.8
|
10.76%
9.29
|
9.15%
10.93
|
5.18%
19.3
|
2.2%
45.4
|
0.75%
133.53
|
| 1 |
6.71%
14.91
|
11.41%
8.77
|
9.69%
10.32
|
5.49%
18.2
|
2.33%
42.83
|
0.79%
125.98
|
| 2 |
3.56%
28.12
|
6.04%
16.54
|
5.14%
19.46
|
2.91%
34.35
|
1.24%
80.81
|
0.42%
237.7
|
| 3 |
1.26%
79.59
|
2.14%
46.82
|
1.82%
55.08
|
1.03%
97.2
|
0.44%
228.73
|
0.15%
672.49
|
| 4 |
0.33%
300.39
|
0.57%
176.68
|
0.48%
207.86
|
0.27%
366.84
|
0.12%
862.81
|
0.04%
2538.07
|
| 5 |
0.07%
1416.43
|
0.12%
833.33
|
0.1%
980.39
|
0.06%
1730.1
|
0.02%
4065.04
|
0.01%
11904.76
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.88%
·
Fair:
113.75
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 6.33% | 15.80 |
| 1 | 17.47% | 5.72 |
| 2 | 24.11% | 4.15 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 15.30% | 6.53 |
| 5+ | 14.61% | 6.84 |
|
Mehr (Über) 2.5 52.1%
Weniger (Unter) 2.5 47.9%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
22.80%
Unentschieden
25.51%
Gast Sieg
51.69%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
52.1%
Weniger (Unter) 2.5
47.9%
Beide treffen (BTTS)
Ja
53.42%
Nein
46.58%
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 | 2.52% 39.66 | 6.23% 16.04 | 91.24% 1.1 |
| -1.5 | 8.76% 11.42 | — | 91.24% 1.1 |
| -1.0 | 8.76% 11.42 | 14.87% 6.73 | 76.38% 1.31 |
| -0.5 | 23.62% 4.23 | — | 76.38% 1.31 |
| 0 (PK) | 23.62% 4.23 | 24.03% 4.16 | 52.35% 1.91 |
| +0.5 | 47.65% 2.1 | — | 52.35% 1.91 |
| +1.0 | 47.65% 2.1 | 23.84% 4.19 | 28.51% 3.51 |
| +1.5 | 71.49% 1.4 | — | 28.51% 3.51 |
| +2.0 | 71.49% 1.4 | 16.04% 6.24 | 12.47% 8.02 |
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.