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
48.4%
Faire Quote 2.07
Unentschieden
21.89%
Faire Quote 4.57
Gast Sieg
29.71%
Faire Quote 3.37
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 8.31% Faire Quote 12.04

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 2.07 —
Unentschieden 4.57 —
Gast Sieg 3.37 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 8.31% 12.04
2 1-1 7.62% 13.12
3 2-2 7.1% 14.08
4 1-2 6.52% 15.35
5 3-1 6.04% 16.56
6 3-2 5.16% 19.37
7 2-0 4.86% 20.58
8 1-0 4.46% 22.44
9 2-3 4.05% 24.7
10 1-3 3.71% 26.92
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.04%
48.91
3.5%
28.6
2.99%
33.45
1.7%
58.69
0.73%
137.29
0.25%
401.45
1
4.46%
22.44
7.62%
13.12
6.52%
15.35
3.71%
26.92
1.59%
62.98
0.54%
184.13
2
4.86%
20.58
8.31%
12.04
7.1%
14.08
4.05%
24.7
1.73%
57.78
0.59%
168.92
3
3.53%
28.33
6.04%
16.56
5.16%
19.37
2.94%
33.99
1.26%
79.5
0.43%
232.45
4
1.92%
51.97
3.29%
30.39
2.81%
35.55
1.6%
62.37
0.69%
145.88
0.23%
426.62
5
0.84%
119.2
1.43%
69.71
1.23%
81.53
0.7%
143.04
0.3%
334.56
0.1%
978.47
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.2% · Fair: 31.28
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 88.69% 11.3%
1.5 64.05% 35.95%
2.5 37.19% 62.81%
3.5 17.67% 82.33%
4.5 7.03% 92.96%
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 2.04% 48.91
1 7.95% 12.57
2 15.47% 6.46
3 20.06% 4.99
4 19.51% 5.13
5+ 34.97% 2.86
Mehr (Über) 2.5 74.53% Weniger (Unter) 2.5 25.47%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 48.40%
Unentschieden 21.89%
Gast Sieg 29.71%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 74.53%
Weniger (Unter) 2.5 25.47%
Beide treffen (BTTS)
Ja 72.65%
Nein 27.35%
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 14.46% 6.91 14.53% 6.88 71.01% 1.41
-1.5 28.99% 3.45 — 71.01% 1.41
-1.0 28.99% 3.45 19.87% 5.03 51.14% 1.96
-0.5 48.86% 2.05 — 51.14% 1.96
0 (PK) 48.86% 2.05 20.51% 4.88 30.63% 3.27
+0.5 69.37% 1.44 — 30.63% 3.27
+1.0 69.37% 1.44 15.59% 6.42 15.04% 6.65
+1.5 84.96% 1.18 — 15.04% 6.65
+2.0 84.96% 1.18 8.94% 11.19 6.1% 16.38

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.