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
33.99%
Faire Quote 2.94
Unentschieden
24.41%
Faire Quote 4.1
Gast Sieg
41.61%
Faire Quote 2.4
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.02% Faire Quote 9.98

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 2.94 —
Unentschieden 4.1 —
Gast Sieg 2.4 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.02% 9.98
2 1-2 8.67% 11.54
3 2-1 7.86% 12.72
4 2-2 6.8% 14.7
5 0-1 6.38% 15.67
6 1-0 5.79% 17.27
7 0-2 5.52% 18.12
8 1-3 5.0% 20.01
9 2-0 4.55% 22.0
10 3-1 4.12% 24.3
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.69%
27.11
6.38%
15.67
5.52%
18.12
3.18%
31.42
1.38%
72.64
0.48%
209.95
1
5.79%
17.27
10.02%
9.98
8.67%
11.54
5.0%
20.01
2.16%
46.27
0.75%
133.73
2
4.55%
22.0
7.86%
12.72
6.8%
14.7
3.92%
25.49
1.7%
58.94
0.59%
170.36
3
2.38%
42.04
4.12%
24.3
3.56%
28.09
2.05%
48.71
0.89%
112.63
0.31%
325.52
4
0.93%
107.1
1.62%
61.91
1.4%
71.57
0.81%
124.1
0.35%
286.94
0.12%
829.19
5
0.29%
341.06
0.51%
197.16
0.44%
227.95
0.25%
395.26
0.11%
914.08
0.04%
2638.52
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.41% · Fair: 70.71
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.2% 20.8%
1.5 46.53% 53.47%
2.5 20.89% 79.11%
3.5 7.47% 92.53%
4.5 2.21% 97.79%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.27% 17.73%
1.5 51.6% 48.4%
2.5 25.07% 74.93%
3.5 9.77% 90.23%
4.5 3.16% 96.84%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.69% 27.11
1 12.17% 8.22
2 20.08% 4.98
3 22.09% 4.53
4 18.23% 5.49
5+ 23.74% 4.21
Mehr (Über) 2.5 64.06% Weniger (Unter) 2.5 35.94%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.99%
Unentschieden 24.41%
Gast Sieg 41.61%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 64.06%
Weniger (Unter) 2.5 35.94%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.16%
Nein 34.84%
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 6.67% 14.98 10.34% 9.67 82.98% 1.21
-1.5 17.02% 5.88 — 82.98% 1.21
-1.0 17.02% 5.88 18.14% 5.51 64.84% 1.54
-0.5 35.16% 2.84 — 64.84% 1.54
0 (PK) 35.16% 2.84 22.95% 4.36 41.89% 2.39
+0.5 58.11% 1.72 — 41.89% 2.39
+1.0 58.11% 1.72 19.99% 5.0 21.9% 4.57
+1.5 78.1% 1.28 — 21.9% 4.57
+2.0 78.1% 1.28 12.56% 7.96 9.35% 10.7

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.