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
39.04%
Faire Quote 2.56
Unentschieden
23.79%
Faire Quote 4.2
Gast Sieg
37.17%
Faire Quote 2.69
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.33% Faire Quote 10.72

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 2.56 —
Unentschieden 4.2 —
Gast Sieg 2.69 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.33% 10.72
2 2-1 8.16% 12.25
3 1-2 8.07% 12.39
4 2-2 7.06% 14.17
5 1-0 5.39% 18.55
6 0-1 5.33% 18.76
7 3-1 4.76% 21.01
8 2-0 4.72% 21.2
9 1-3 4.65% 21.49
10 0-2 4.61% 21.69
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.08%
32.46
5.33%
18.76
4.61%
21.69
2.66%
37.62
1.15%
86.97
0.4%
251.38
1
5.39%
18.55
9.33%
10.72
8.07%
12.39
4.65%
21.49
2.01%
49.7
0.7%
143.64
2
4.72%
21.2
8.16%
12.25
7.06%
14.17
4.07%
24.56
1.76%
56.8
0.61%
164.15
3
2.75%
36.34
4.76%
21.01
4.12%
24.28
2.37%
42.11
1.03%
97.36
0.36%
281.37
4
1.2%
83.06
2.08%
48.01
1.8%
55.51
1.04%
96.26
0.45%
222.57
0.16%
643.09
5
0.42%
237.3
0.73%
137.17
0.63%
158.58
0.36%
275.03
0.16%
635.73
0.05%
1838.24
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.77% · Fair: 56.45
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.62% 17.38%
1.5 52.21% 47.79%
2.5 25.6% 74.4%
3.5 10.08% 89.92%
4.5 3.29% 96.71%
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 3.08% 32.46
1 10.72% 9.33
2 18.65% 5.36
3 21.64% 4.62
4 18.83% 5.31
5+ 27.08% 3.69
Mehr (Über) 2.5 67.54% Weniger (Unter) 2.5 32.46%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 39.04%
Unentschieden 23.79%
Gast Sieg 37.17%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.54%
Weniger (Unter) 2.5 32.46%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.97%
Nein 32.03%
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 8.66% 11.55 11.69% 8.55 79.65% 1.26
-1.5 20.35% 4.91 — 79.65% 1.26
-1.0 20.35% 4.91 18.88% 5.3 60.76% 1.65
-0.5 39.24% 2.55 — 60.76% 1.65
0 (PK) 39.24% 2.55 22.35% 4.47 38.41% 2.6
+0.5 61.59% 1.62 — 38.41% 2.6
+1.0 61.59% 1.62 18.67% 5.36 19.75% 5.06
+1.5 80.25% 1.25 — 19.75% 5.06
+2.0 80.25% 1.25 11.43% 8.75 8.32% 12.02

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.