Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
38.05%
Faire Quote 2.63
Unentschieden
23.9%
Faire Quote 4.18
Gast Sieg
38.05%
Faire Quote 2.63
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.17% Faire Quote 10.91

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 2.63 —
Unentschieden 4.18 —
Gast Sieg 2.63 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.17% 10.91
2 1-2 8.07% 12.39
3 2-1 8.07% 12.39
4 2-2 7.1% 14.08
5 0-1 5.21% 19.2
6 1-0 5.21% 19.2
7 1-3 4.73% 21.13
8 3-1 4.73% 21.13
9 0-2 4.58% 21.81
10 2-0 4.58% 21.81
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.96%
33.78
5.21%
19.2
4.58%
21.81
2.69%
37.18
1.18%
84.5
0.42%
240.04
1
5.21%
19.2
9.17%
10.91
8.07%
12.39
4.73%
21.13
2.08%
48.01
0.73%
136.41
2
4.58%
21.81
8.07%
12.39
7.1%
14.08
4.17%
24.01
1.83%
54.56
0.65%
154.99
3
2.69%
37.18
4.73%
21.13
4.17%
24.01
2.44%
40.92
1.08%
93.0
0.38%
264.2
4
1.18%
84.5
2.08%
48.01
1.83%
54.56
1.08%
93.0
0.47%
211.37
0.17%
600.6
5
0.42%
240.04
0.73%
136.41
0.65%
154.99
0.38%
264.2
0.17%
600.6
0.06%
1706.48
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.87% · Fair: 53.61
TEAM-GESAMTTORE
Heim
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%
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 2.96% 33.78
1 10.42% 9.60
2 18.34% 5.45
3 21.52% 4.65
4 18.93% 5.28
5+ 27.83% 3.59
Mehr (Über) 2.5 68.28% Weniger (Unter) 2.5 31.72%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 38.05%
Unentschieden 23.90%
Gast Sieg 38.05%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 68.28%
Weniger (Unter) 2.5 31.72%
Beide treffen (BTTS)
Ja 68.55%
Nein 31.45%
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 8.61% 11.62 11.58% 8.63 79.81% 1.25
-1.5 20.19% 4.95 — 79.81% 1.25
-1.0 20.19% 4.95 18.7% 5.35 61.1% 1.64
-0.5 38.89% 2.57 — 61.1% 1.64
0 (PK) 38.89% 2.57 22.21% 4.5 38.89% 2.57
+0.5 61.1% 1.64 — 38.89% 2.57
+1.0 61.1% 1.64 18.7% 5.35 20.19% 4.95
+1.5 79.81% 1.25 — 20.19% 4.95
+2.0 79.81% 1.25 11.58% 8.63 8.61% 11.62

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.