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
23.7%
Faire Quote 4.22
Unentschieden
25.04%
Faire Quote 3.99
Gast Sieg
51.26%
Faire Quote 1.95
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.1% Faire Quote 9.01

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 4.22 —
Unentschieden 3.99 —
Gast Sieg 1.95 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 11.1% 9.01
2 0-1 9.82% 10.18
3 1-2 9.71% 10.3
4 0-2 8.6% 11.63
5 1-0 6.34% 15.76
6 2-1 6.27% 15.94
7 1-3 5.67% 17.65
8 0-0 5.61% 17.81
9 2-2 5.49% 18.22
10 0-3 5.01% 19.94
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.61%
17.81
9.82%
10.18
8.6%
11.63
5.01%
19.94
2.19%
45.59
0.77%
130.24
1
6.34%
15.76
11.1%
9.01
9.71%
10.3
5.67%
17.65
2.48%
40.34
0.87%
115.26
2
3.58%
27.9
6.27%
15.94
5.49%
18.22
3.2%
31.24
1.4%
71.4
0.49%
204.0
3
1.35%
74.08
2.36%
42.33
2.07%
48.38
1.21%
82.93
0.53%
189.57
0.18%
541.71
4
0.38%
262.19
0.67%
149.84
0.58%
171.23
0.34%
293.6
0.15%
671.14
0.05%
1915.71
5
0.09%
1160.09
0.15%
663.13
0.13%
757.58
0.08%
1298.7
0.03%
2967.36
0.01%
8474.58
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.02% · Fair: 97.76
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 67.7% 32.3%
1.5 31.19% 68.81%
2.5 10.57% 89.43%
3.5 2.8% 97.2%
4.5 0.61% 99.39%
Gast
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%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.61% 17.81
1 16.17% 6.19
2 23.28% 4.30
3 22.35% 4.47
4 16.09% 6.21
5+ 16.50% 6.06
Mehr (Über) 2.5 54.94% Weniger (Unter) 2.5 45.06%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 23.70%
Unentschieden 25.04%
Gast Sieg 51.26%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 54.94%
Weniger (Unter) 2.5 45.06%
Beide treffen (BTTS)
Ja 55.93%
Nein 44.07%
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 2.87% 34.86 6.61% 15.12 90.52% 1.1
-1.5 9.48% 10.55 — 90.52% 1.1
-1.0 9.48% 10.55 15.06% 6.64 75.46% 1.33
-0.5 24.54% 4.07 — 75.46% 1.33
0 (PK) 24.54% 4.07 23.57% 4.24 51.89% 1.93
+0.5 48.11% 2.08 — 51.89% 1.93
+1.0 48.11% 2.08 23.32% 4.29 28.57% 3.5
+1.5 71.43% 1.4 — 28.57% 3.5
+2.0 71.43% 1.4 15.86% 6.3 12.7% 7.87

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.