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
40.06%
Faire Quote 2.5
Unentschieden
23.74%
Faire Quote 4.21
Gast Sieg
36.2%
Faire Quote 2.76
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.28% Faire Quote 10.77

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 2.5 —
Unentschieden 4.21 —
Gast Sieg 2.76 —
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 9.28% 10.77
2 2-1 8.26% 12.1
3 1-2 7.94% 12.6
4 2-2 7.06% 14.16
5 1-0 5.43% 18.42
6 0-1 5.22% 19.17
7 3-1 4.9% 20.4
8 2-0 4.83% 20.7
9 1-3 4.52% 22.1
10 0-2 4.46% 22.42
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.05%
32.79
5.22%
19.17
4.46%
22.42
2.54%
39.34
1.09%
92.03
0.37%
269.11
1
5.43%
18.42
9.28%
10.77
7.94%
12.6
4.52%
22.1
1.93%
51.7
0.66%
151.17
2
4.83%
20.7
8.26%
12.1
7.06%
14.16
4.03%
24.83
1.72%
58.09
0.59%
169.87
3
2.87%
34.88
4.9%
20.4
4.19%
23.86
2.39%
41.86
1.02%
97.9
0.35%
286.29
4
1.28%
78.38
2.18%
45.84
1.87%
53.61
1.06%
94.06
0.45%
220.02
0.16%
643.5
5
0.45%
220.17
0.78%
128.75
0.66%
150.6
0.38%
264.2
0.16%
618.05
0.06%
1808.32
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.8% · Fair: 55.56
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.14% 16.86%
1.5 53.12% 46.88%
2.5 26.4% 73.6%
3.5 10.55% 89.45%
4.5 3.5% 96.5%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.91% 18.09%
1.5 50.99% 49.01%
2.5 24.54% 75.46%
3.5 9.47% 90.53%
4.5 3.03% 96.97%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.05% 32.79
1 10.64% 9.39
2 18.58% 5.38
3 21.61% 4.63
4 18.85% 5.30
5+ 27.27% 3.67
Mehr (Über) 2.5 67.73% Weniger (Unter) 2.5 32.27%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 40.06%
Unentschieden 23.74%
Gast Sieg 36.20%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.73%
Weniger (Unter) 2.5 32.27%
Beide treffen (BTTS)
Ja 68.1%
Nein 31.9%
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 9.13% 10.95 12.03% 8.31 78.84% 1.27
-1.5 21.16% 4.73 — 78.84% 1.27
-1.0 21.16% 4.73 19.13% 5.23 59.71% 1.67
-0.5 40.29% 2.48 — 59.71% 1.67
0 (PK) 40.29% 2.48 22.3% 4.48 37.41% 2.67
+0.5 62.59% 1.6 — 37.41% 2.67
+1.0 62.59% 1.6 18.37% 5.44 19.04% 5.25
+1.5 80.96% 1.24 — 19.04% 5.25
+2.0 80.96% 1.24 11.1% 9.01 7.93% 12.6

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.