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
28.02%
Faire Quote 3.57
Unentschieden
24.87%
Faire Quote 4.02
Gast Sieg
47.11%
Faire Quote 2.12
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.72% Faire Quote 9.33

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 3.57 —
Unentschieden 4.02 —
Gast Sieg 2.12 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.72% 9.33
2 1-2 9.38% 10.66
3 0-1 8.12% 12.31
4 0-2 7.11% 14.07
5 2-1 7.08% 14.13
6 2-2 6.19% 16.15
7 1-0 6.13% 16.32
8 1-3 5.47% 18.27
9 0-0 4.64% 21.54
10 0-3 4.15% 24.12
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.64%
21.54
8.12%
12.31
7.11%
14.07
4.15%
24.12
1.81%
55.12
0.63%
157.51
1
6.13%
16.32
10.72%
9.33
9.38%
10.66
5.47%
18.27
2.39%
41.76
0.84%
119.32
2
4.04%
24.73
7.08%
14.13
6.19%
16.15
3.61%
27.68
1.58%
63.28
0.55%
180.77
3
1.78%
56.2
3.11%
32.11
2.72%
36.7
1.59%
62.91
0.7%
143.8
0.24%
410.85
4
0.59%
170.3
1.03%
97.31
0.9%
111.21
0.52%
190.66
0.23%
435.73
0.08%
1245.33
5
0.15%
645.16
0.27%
368.6
0.24%
421.23
0.14%
722.02
0.06%
1650.17
0.02%
4716.98
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.15% · Fair: 86.87
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.29% 26.71%
1.5 38.02% 61.98%
2.5 14.75% 85.25%
3.5 4.51% 95.49%
4.5 1.13% 98.87%
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 4.64% 21.54
1 14.25% 7.02
2 21.88% 4.57
3 22.39% 4.47
4 17.18% 5.82
5+ 19.66% 5.09
Mehr (Über) 2.5 59.23% Weniger (Unter) 2.5 40.77%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 28.02%
Unentschieden 24.87%
Gast Sieg 47.11%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 59.23%
Weniger (Unter) 2.5 40.77%
Beide treffen (BTTS)
Ja 60.55%
Nein 39.45%
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 4.28% 23.38 8.21% 12.18 87.51% 1.14
-1.5 12.49% 8.01 — 87.51% 1.14
-1.0 12.49% 8.01 16.52% 6.05 70.99% 1.41
-0.5 29.01% 3.45 — 70.99% 1.41
0 (PK) 29.01% 3.45 23.4% 4.27 47.59% 2.1
+0.5 52.41% 1.91 — 47.59% 2.1
+1.0 52.41% 1.91 21.9% 4.57 25.69% 3.89
+1.5 74.31% 1.35 — 25.69% 3.89
+2.0 74.31% 1.35 14.43% 6.93 11.26% 8.88

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.