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
18.69%
Faire Quote 5.35
Unentschieden
24.71%
Faire Quote 4.05
Gast Sieg
56.61%
Faire Quote 1.77
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 12.02% Faire Quote 8.32

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 5.35 —
Unentschieden 4.05 —
Gast Sieg 1.77 —
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 0-1 12.02% 8.32
2 1-1 11.05% 9.05
3 0-2 10.63% 9.4
4 1-2 9.78% 10.22
5 0-0 6.79% 14.73
6 0-3 6.27% 15.94
7 1-0 6.25% 16.01
8 1-3 5.77% 17.33
9 2-1 5.08% 19.67
10 2-2 4.5% 22.22
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
6.79%
14.73
12.02%
8.32
10.63%
9.4
6.27%
15.94
2.78%
36.02
0.98%
101.76
1
6.25%
16.01
11.05%
9.05
9.78%
10.22
5.77%
17.33
2.55%
39.15
0.9%
110.61
2
2.87%
34.81
5.08%
19.67
4.5%
22.22
2.66%
37.66
1.17%
85.12
0.42%
240.44
3
0.88%
113.51
1.56%
64.13
1.38%
72.46
0.81%
122.82
0.36%
277.55
0.13%
784.31
4
0.2%
493.58
0.36%
278.86
0.32%
315.06
0.19%
533.9
0.08%
1206.27
0.03%
3412.97
5
0.04%
2680.97
0.07%
1515.15
0.06%
1712.33
0.03%
2898.55
0.02%
6578.95
0.01%
18518.52
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.0% · Fair: 100.03
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 60.15% 39.85%
1.5 23.48% 76.52%
2.5 6.62% 93.38%
3.5 1.45% 98.55%
4.5 0.26% 99.74%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.97% 17.03%
1.5 52.82% 47.18%
2.5 26.14% 73.86%
3.5 10.39% 89.61%
4.5 3.43% 96.57%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 6.79% 14.73
1 18.26% 5.48
2 24.56% 4.07
3 22.02% 4.54
4 14.81% 6.75
5+ 13.56% 7.37
Mehr (Über) 2.5 50.39% Weniger (Unter) 2.5 49.61%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 18.69%
Unentschieden 24.71%
Gast Sieg 56.61%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 50.39%
Weniger (Unter) 2.5 49.61%
Beide treffen (BTTS)
Ja 49.9%
Nein 50.1%
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 1.64% 61.02 4.79% 20.89 93.57% 1.07
-1.5 6.43% 15.56 — 93.57% 1.07
-1.0 6.43% 15.56 12.91% 7.74 80.66% 1.24
-0.5 19.34% 5.17 — 80.66% 1.24
0 (PK) 19.34% 5.17 23.24% 4.3 57.42% 1.74
+0.5 42.58% 2.35 — 57.42% 1.74
+1.0 42.58% 2.35 24.84% 4.03 32.57% 3.07
+1.5 67.43% 1.48 — 32.57% 3.07
+2.0 67.43% 1.48 17.72% 5.64 14.86% 6.73

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.