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
36.77%
Faire Quote 2.72
Unentschieden
23.78%
Faire Quote 4.2
Gast Sieg
39.44%
Faire Quote 2.54
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 2.72 —
Unentschieden 4.2 —
Gast Sieg 2.54 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.33% 10.72
2 1-2 8.21% 12.18
3 2-1 8.02% 12.47
4 2-2 7.06% 14.17
5 0-1 5.42% 18.44
6 1-0 5.3% 18.87
7 1-3 4.81% 20.77
8 0-2 4.77% 20.96
9 3-1 4.6% 21.75
10 2-0 4.56% 21.94
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.08%
32.46
5.42%
18.44
4.77%
20.96
2.8%
35.72
1.23%
81.19
0.43%
230.63
1
5.3%
18.87
9.33%
10.72
8.21%
12.18
4.81%
20.77
2.12%
47.2
0.75%
134.1
2
4.56%
21.94
8.02%
12.47
7.06%
14.17
4.14%
24.15
1.82%
54.89
0.64%
155.93
3
2.61%
38.27
4.6%
21.75
4.05%
24.71
2.37%
42.12
1.04%
95.73
0.37%
271.96
4
1.12%
89.01
1.98%
50.57
1.74%
57.47
1.02%
97.96
0.45%
222.62
0.16%
632.51
5
0.39%
258.73
0.68%
147.02
0.6%
167.06
0.35%
284.74
0.15%
647.25
0.05%
1838.24
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.77% · Fair: 56.42
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.09% 17.91%
1.5 51.29% 48.71%
2.5 24.81% 75.19%
3.5 9.62% 90.38%
4.5 3.09% 96.91%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.8% 17.2%
1.5 52.52% 47.48%
2.5 25.87% 74.13%
3.5 10.24% 89.76%
4.5 3.36% 96.64%
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 36.77%
Unentschieden 23.78%
Gast Sieg 39.44%
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 8.15% 12.27 11.29% 8.85 80.55% 1.24
-1.5 19.45% 5.14 — 80.55% 1.24
-1.0 19.45% 5.14 18.56% 5.39 62.0% 1.61
-0.5 38.0% 2.63 — 62.0% 1.61
0 (PK) 38.0% 2.63 22.35% 4.47 39.65% 2.52
+0.5 60.35% 1.66 — 39.65% 2.52
+1.0 60.35% 1.66 18.99% 5.27 20.66% 4.84
+1.5 79.34% 1.26 — 20.66% 4.84
+2.0 79.34% 1.26 11.83% 8.46 8.83% 11.32

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.