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
31.3%
Faire Quote 3.19
Unentschieden
24.43%
Faire Quote 4.09
Gast Sieg
44.27%
Faire Quote 2.26
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.16% Faire Quote 9.85

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 3.19 —
Unentschieden 4.09 —
Gast Sieg 2.26 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.16% 9.85
2 1-2 8.99% 11.12
3 2-1 7.52% 13.3
4 0-1 6.86% 14.57
5 2-2 6.65% 15.03
6 0-2 6.07% 16.46
7 1-0 5.74% 17.43
8 1-3 5.3% 18.86
9 2-0 4.25% 23.55
10 2-3 3.92% 25.48
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.88%
25.79
6.86%
14.57
6.07%
16.46
3.58%
27.91
1.59%
63.06
0.56%
178.16
1
5.74%
17.43
10.16%
9.85
8.99%
11.12
5.3%
18.86
2.35%
42.61
0.83%
120.37
2
4.25%
23.55
7.52%
13.3
6.65%
15.03
3.92%
25.48
1.74%
57.58
0.61%
162.65
3
2.1%
47.73
3.71%
26.97
3.28%
30.47
1.94%
51.65
0.86%
116.71
0.3%
329.71
4
0.78%
129.02
1.37%
72.89
1.21%
82.36
0.72%
139.59
0.32%
315.46
0.11%
891.27
5
0.23%
435.92
0.41%
246.24
0.36%
278.24
0.21%
471.48
0.09%
1066.1
0.03%
3012.05
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.38% · Fair: 72.7
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 77.24% 22.76%
1.5 43.55% 56.45%
2.5 18.61% 81.39%
3.5 6.32% 93.68%
4.5 1.76% 98.23%
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 3.88% 25.79
1 12.60% 7.94
2 20.48% 4.88
3 22.18% 4.51
4 18.02% 5.55
5+ 22.83% 4.38
Mehr (Über) 2.5 63.04% Weniger (Unter) 2.5 36.96%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 31.30%
Unentschieden 24.43%
Gast Sieg 44.27%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 63.04%
Weniger (Unter) 2.5 36.96%
Beide treffen (BTTS)
Ja 64.08%
Nein 35.92%
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 5.62% 17.8 9.41% 10.63 84.98% 1.18
-1.5 15.02% 6.66 — 84.98% 1.18
-1.0 15.02% 6.66 17.36% 5.76 67.62% 1.48
-0.5 32.38% 3.09 — 67.62% 1.48
0 (PK) 32.38% 3.09 22.98% 4.35 44.64% 2.24
+0.5 55.36% 1.81 — 44.64% 2.24
+1.0 55.36% 1.81 20.76% 4.82 23.89% 4.19
+1.5 76.11% 1.31 — 23.89% 4.19
+2.0 76.11% 1.31 13.45% 7.43 10.44% 9.58

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.