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
29.41%
Faire Quote 3.4
Unentschieden
24.45%
Faire Quote 4.09
Gast Sieg
46.14%
Faire Quote 2.17
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.29% Faire Quote 9.72

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 3.4 —
Unentschieden 4.09 —
Gast Sieg 2.17 —
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 10.29% 9.72
2 1-2 9.21% 10.86
3 0-1 7.3% 13.71
4 2-1 7.25% 13.79
5 0-2 6.53% 15.31
6 2-2 6.49% 15.4
7 1-0 5.75% 17.4
8 1-3 5.49% 18.2
9 0-0 4.08% 24.53
10 2-0 4.05% 24.68
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.08%
24.53
7.3%
13.71
6.53%
15.31
3.9%
25.66
1.74%
57.35
0.62%
160.21
1
5.75%
17.4
10.29%
9.72
9.21%
10.86
5.49%
18.2
2.46%
40.67
0.88%
113.61
2
4.05%
24.68
7.25%
13.79
6.49%
15.4
3.87%
25.82
1.73%
57.69
0.62%
161.16
3
1.9%
52.51
3.41%
29.33
3.05%
32.78
1.82%
54.93
0.81%
122.76
0.29%
342.94
4
0.67%
148.96
1.2%
83.22
1.08%
92.98
0.64%
155.84
0.29%
348.19
0.1%
972.76
5
0.19%
528.26
0.34%
295.07
0.3%
329.71
0.18%
552.49
0.08%
1234.57
0.03%
3448.28
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.34% · Fair: 74.65
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 75.59% 24.41%
1.5 41.16% 58.84%
2.5 16.89% 83.11%
3.5 5.49% 94.51%
4.5 1.47% 98.53%
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 4.08% 24.53
1 13.04% 7.67
2 20.87% 4.79
3 22.26% 4.49
4 17.81% 5.62
5+ 21.94% 4.56
Mehr (Über) 2.5 62.01% Weniger (Unter) 2.5 37.99%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 29.41%
Unentschieden 24.45%
Gast Sieg 46.14%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.01%
Weniger (Unter) 2.5 37.99%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.97%
Nein 37.03%
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 4.91% 20.37 8.74% 11.44 86.35% 1.16
-1.5 13.65% 7.33 — 86.35% 1.16
-1.0 13.65% 7.33 16.78% 5.96 69.57% 1.44
-0.5 30.43% 3.29 — 69.57% 1.44
0 (PK) 30.43% 3.29 22.99% 4.35 46.58% 2.15
+0.5 53.42% 1.87 — 46.58% 2.15
+1.0 53.42% 1.87 21.3% 4.69 25.27% 3.96
+1.5 74.73% 1.34 — 25.27% 3.96
+2.0 74.73% 1.34 14.08% 7.1 11.19% 8.94

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.