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
31.79%
Faire Quote 3.15
Unentschieden
24.91%
Faire Quote 4.01
Gast Sieg
43.29%
Faire Quote 2.31
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.56% Faire Quote 9.47

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 3.15 —
Unentschieden 4.01 —
Gast Sieg 2.31 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.56% 9.47
2 1-2 8.98% 11.14
3 2-1 7.66% 13.06
4 0-1 7.28% 13.73
5 2-2 6.51% 15.36
6 1-0 6.21% 16.09
7 0-2 6.19% 16.15
8 1-3 5.09% 19.65
9 2-0 4.5% 22.2
10 0-0 4.29% 23.34
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.29%
23.34
7.28%
13.73
6.19%
16.15
3.51%
28.5
1.49%
67.06
0.51%
197.24
1
6.21%
16.09
10.56%
9.47
8.98%
11.14
5.09%
19.65
2.16%
46.25
0.74%
136.02
2
4.5%
22.2
7.66%
13.06
6.51%
15.36
3.69%
27.11
1.57%
63.79
0.53%
187.62
3
2.18%
45.93
3.7%
27.02
3.15%
31.78
1.78%
56.09
0.76%
131.98
0.26%
388.2
4
0.79%
126.69
1.34%
74.53
1.14%
87.68
0.65%
154.73
0.27%
364.03
0.09%
1070.66
5
0.23%
436.87
0.39%
257.0
0.33%
302.3
0.19%
533.62
0.08%
1254.71
0.03%
3690.04
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.18% · Fair: 85.06
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.54% 23.46%
1.5 42.53% 57.47%
2.5 17.87% 82.13%
3.5 5.95% 94.05%
4.5 1.63% 98.37%
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 4.29% 23.34
1 13.50% 7.41
2 21.26% 4.70
3 22.32% 4.48
4 17.58% 5.69
5+ 21.05% 4.75
Mehr (Über) 2.5 60.96% Weniger (Unter) 2.5 39.04%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.79%
Unentschieden 24.91%
Gast Sieg 43.29%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 60.96%
Weniger (Unter) 2.5 39.04%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.56%
Nein 37.44%
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 5.61% 17.84 9.55% 10.47 84.84% 1.18
-1.5 15.16% 6.6 — 84.84% 1.18
-1.0 15.16% 6.6 17.75% 5.63 67.09% 1.49
-0.5 32.91% 3.04 — 67.09% 1.49
0 (PK) 32.91% 3.04 23.44% 4.27 43.64% 2.29
+0.5 56.36% 1.77 — 43.64% 2.29
+1.0 56.36% 1.77 20.81% 4.81 22.83% 4.38
+1.5 77.17% 1.3 — 22.83% 4.38
+2.0 77.17% 1.3 13.13% 7.61 9.7% 10.31

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.