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
33.81%
Faire Quote 2.96
Unentschieden
24.36%
Faire Quote 4.11
Gast Sieg
41.83%
Faire Quote 2.39
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.98% Faire Quote 10.02

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 2.96 —
Unentschieden 4.11 —
Gast Sieg 2.39 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.98% 10.02
2 1-2 8.68% 11.52
3 2-1 7.83% 12.77
4 2-2 6.81% 14.68
5 0-1 6.35% 15.74
6 1-0 5.73% 17.44
7 0-2 5.53% 18.09
8 1-3 5.03% 19.87
9 2-0 4.5% 22.22
10 3-1 4.1% 24.4
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.65%
27.39
6.35%
15.74
5.53%
18.09
3.21%
31.19
1.39%
71.7
0.49%
206.06
1
5.73%
17.44
9.98%
10.02
8.68%
11.52
5.03%
19.87
2.19%
45.67
0.76%
131.23
2
4.5%
22.22
7.83%
12.77
6.81%
14.68
3.95%
25.31
1.72%
58.18
0.6%
167.17
3
2.36%
42.46
4.1%
24.4
3.57%
28.05
2.07%
48.36
0.9%
111.17
0.31%
319.49
4
0.92%
108.18
1.61%
62.17
1.4%
71.46
0.81%
123.2
0.35%
283.21
0.12%
813.67
5
0.29%
344.47
0.51%
197.98
0.44%
227.58
0.25%
392.31
0.11%
901.71
0.04%
2590.67
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.44% · Fair: 69.57
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 82.45% 17.55%
1.5 51.91% 48.09%
2.5 25.34% 74.66%
3.5 9.93% 90.07%
4.5 3.22% 96.78%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.65% 27.39
1 12.09% 8.27
2 20.00% 5.00
3 22.07% 4.53
4 18.26% 5.48
5+ 23.92% 4.18
Mehr (Über) 2.5 64.26% Weniger (Unter) 2.5 35.74%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.81%
Unentschieden 24.36%
Gast Sieg 41.83%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 64.26%
Weniger (Unter) 2.5 35.74%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.29%
Nein 34.71%
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 6.63% 15.08 10.28% 9.72 83.09% 1.2
-1.5 16.91% 5.91 — 83.09% 1.2
-1.0 16.91% 5.91 18.06% 5.54 65.02% 1.54
-0.5 34.98% 2.86 — 65.02% 1.54
0 (PK) 34.98% 2.86 22.9% 4.37 42.12% 2.37
+0.5 57.88% 1.73 — 42.12% 2.37
+1.0 57.88% 1.73 20.02% 5.0 22.1% 4.52
+1.5 77.9% 1.28 — 22.1% 4.52
+2.0 77.9% 1.28 12.63% 7.92 9.47% 10.56

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.