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
28.74%
Faire Quote 3.48
Unentschieden
24.5%
Faire Quote 4.08
Gast Sieg
46.76%
Faire Quote 2.14
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.38% Faire Quote 9.64

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 3.48 —
Unentschieden 4.08 —
Gast Sieg 2.14 —
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 10.38% 9.64
2 1-2 9.29% 10.77
3 0-1 7.52% 13.3
4 2-1 7.16% 13.97
5 0-2 6.73% 14.86
6 2-2 6.41% 15.61
7 1-0 5.8% 17.25
8 1-3 5.54% 18.05
9 0-0 4.2% 23.81
10 0-3 4.02% 24.91
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.2%
23.81
7.52%
13.3
6.73%
14.86
4.02%
24.91
1.8%
55.65
0.64%
155.47
1
5.8%
17.25
10.38%
9.64
9.29%
10.77
5.54%
18.05
2.48%
40.33
0.89%
112.65
2
4.0%
25.0
7.16%
13.97
6.41%
15.61
3.82%
26.16
1.71%
58.45
0.61%
163.27
3
1.84%
54.35
3.29%
30.36
2.95%
33.93
1.76%
56.86
0.79%
127.06
0.28%
354.99
4
0.63%
157.55
1.14%
88.01
1.02%
98.34
0.61%
164.83
0.27%
368.32
0.1%
1028.81
5
0.18%
570.78
0.31%
318.88
0.28%
356.25
0.17%
597.01
0.07%
1335.11
0.03%
3731.34
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.31% · Fair: 76.51
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 74.84% 25.16%
1.5 40.12% 59.88%
2.5 16.17% 83.83%
3.5 5.15% 94.85%
4.5 1.35% 98.65%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.3% 16.7%
1.5 53.42% 46.58%
2.5 26.67% 73.33%
3.5 10.71% 89.29%
4.5 3.57% 96.43%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.20% 23.81
1 13.32% 7.51
2 21.10% 4.74
3 22.30% 4.48
4 17.67% 5.66
5+ 21.41% 4.67
Mehr (Über) 2.5 61.38% Weniger (Unter) 2.5 38.62%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 28.74%
Unentschieden 24.50%
Gast Sieg 46.76%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 61.38%
Weniger (Unter) 2.5 38.62%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.35%
Nein 37.65%
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 4.65% 21.5 8.5% 11.77 86.85% 1.15
-1.5 13.15% 7.61 — 86.85% 1.15
-1.0 13.15% 7.61 16.59% 6.03 70.26% 1.42
-0.5 29.74% 3.36 — 70.26% 1.42
0 (PK) 29.74% 3.36 23.04% 4.34 47.22% 2.12
+0.5 52.78% 1.89 — 47.22% 2.12
+1.0 52.78% 1.89 21.52% 4.65 25.7% 3.89
+1.5 74.3% 1.35 — 25.7% 3.89
+2.0 74.3% 1.35 14.29% 7.0 11.4% 8.77

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.