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
31.46%
Faire Quote 3.18
Unentschieden
24.8%
Faire Quote 4.03
Gast Sieg
43.75%
Faire Quote 2.29
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.48% Faire Quote 9.55

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 3.18 —
Unentschieden 4.03 —
Gast Sieg 2.29 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.48% 9.55
2 1-2 9.01% 11.1
3 2-1 7.59% 13.17
4 0-1 7.22% 13.84
5 2-2 6.53% 15.31
6 0-2 6.21% 16.09
7 1-0 6.09% 16.42
8 1-3 5.17% 19.36
9 2-0 4.42% 22.65
10 0-0 4.2% 23.81
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.2%
23.81
7.22%
13.84
6.21%
16.09
3.56%
28.07
1.53%
65.28
0.53%
189.79
1
6.09%
16.42
10.48%
9.55
9.01%
11.1
5.17%
19.36
2.22%
45.02
0.76%
130.89
2
4.42%
22.65
7.59%
13.17
6.53%
15.31
3.74%
26.7
1.61%
62.1
0.55%
180.54
3
2.13%
46.86
3.67%
27.24
3.16%
31.68
1.81%
55.25
0.78%
128.49
0.27%
373.55
4
0.77%
129.25
1.33%
75.15
1.14%
87.38
0.66%
152.42
0.28%
354.48
0.1%
1029.87
5
0.22%
445.63
0.39%
259.13
0.33%
301.3
0.19%
525.49
0.08%
1222.49
0.03%
3558.72
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.22% · Fair: 81.98
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 82.09% 17.91%
1.5 51.29% 48.71%
2.5 24.81% 75.19%
3.5 9.62% 90.38%
4.5 3.09% 96.91%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.20% 23.81
1 13.32% 7.51
2 21.10% 4.74
3 22.30% 4.48
4 17.67% 5.66
5+ 21.41% 4.67
Mehr (Über) 2.5 61.38% Weniger (Unter) 2.5 38.62%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.46%
Unentschieden 24.80%
Gast Sieg 43.75%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 61.38%
Weniger (Unter) 2.5 38.62%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.84%
Nein 37.16%
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 5.53% 18.09 9.44% 10.59 85.03% 1.18
-1.5 14.97% 6.68 — 85.03% 1.18
-1.0 14.97% 6.68 17.59% 5.69 67.44% 1.48
-0.5 32.56% 3.07 — 67.44% 1.48
0 (PK) 32.56% 3.07 23.33% 4.29 44.11% 2.27
+0.5 55.89% 1.79 — 44.11% 2.27
+1.0 55.89% 1.79 20.86% 4.79 23.25% 4.3
+1.5 76.75% 1.3 — 23.25% 4.3
+2.0 76.75% 1.3 13.29% 7.53 9.96% 10.04

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.