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
48.01%
Faire Quote 2.08
Unentschieden
21.87%
Faire Quote 4.57
Gast Sieg
30.11%
Faire Quote 3.32
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 8.24% Faire Quote 12.14

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 2.08 —
Unentschieden 4.57 —
Gast Sieg 3.32 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 8.24% 12.14
2 1-1 7.56% 13.23
3 2-2 7.13% 14.03
4 1-2 6.54% 15.3
5 3-1 5.99% 16.7
6 3-2 5.18% 19.31
7 2-0 4.76% 21.0
8 1-0 4.37% 22.89
9 2-3 4.11% 24.33
10 1-3 3.77% 26.52
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.0%
49.9
3.47%
28.84
3.0%
33.34
1.73%
57.82
0.75%
133.69
0.26%
386.4
1
4.37%
22.89
7.56%
13.23
6.54%
15.3
3.77%
26.52
1.63%
61.33
0.56%
177.24
2
4.76%
21.0
8.24%
12.14
7.13%
14.03
4.11%
24.33
1.78%
56.26
0.61%
162.6
3
3.46%
28.9
5.99%
16.7
5.18%
19.31
2.99%
33.49
1.29%
77.43
0.45%
223.76
4
1.89%
53.02
3.26%
30.65
2.82%
35.43
1.63%
61.44
0.7%
142.07
0.24%
410.68
5
0.82%
121.61
1.42%
70.3
1.23%
81.27
0.71%
140.92
0.31%
325.84
0.11%
941.62
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.24% · Fair: 30.86
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 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 2.00% 49.90
1 7.84% 12.76
2 15.32% 6.53
3 19.97% 5.01
4 19.52% 5.12
5+ 35.36% 2.83
Mehr (Über) 2.5 74.84% Weniger (Unter) 2.5 25.16%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 48.01%
Unentschieden 21.87%
Gast Sieg 30.11%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 74.84%
Weniger (Unter) 2.5 25.16%
Beide treffen (BTTS)
Ja 72.97%
Nein 27.03%
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 14.3% 6.99 14.4% 6.94 71.3% 1.4
-1.5 28.7% 3.48 — 71.3% 1.4
-1.0 28.7% 3.48 19.76% 5.06 51.53% 1.94
-0.5 48.46% 2.06 — 51.53% 1.94
0 (PK) 48.46% 2.06 20.5% 4.88 31.04% 3.22
+0.5 68.96% 1.45 — 31.04% 3.22
+1.0 68.96% 1.45 15.68% 6.38 15.35% 6.51
+1.5 84.64% 1.18 — 15.35% 6.51
+2.0 84.64% 1.18 9.07% 11.02 6.28% 15.92

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.