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
32.74%
Faire Quote 3.05
Unentschieden
24.13%
Faire Quote 4.14
Gast Sieg
43.13%
Faire Quote 2.32
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.8% Faire Quote 10.21

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 3.05 —
Unentschieden 4.14 —
Gast Sieg 2.32 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.8% 10.21
2 1-2 8.77% 11.4
3 2-1 7.64% 13.09
4 2-2 6.84% 14.62
5 0-1 6.28% 15.92
6 0-2 5.62% 17.79
7 1-0 5.47% 18.27
8 1-3 5.23% 19.11
9 2-0 4.27% 23.42
10 2-3 4.08% 24.5
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.51%
28.5
6.28%
15.92
5.62%
17.79
3.35%
29.82
1.5%
66.63
0.54%
186.12
1
5.47%
18.27
9.8%
10.21
8.77%
11.4
5.23%
19.11
2.34%
42.71
0.84%
119.3
2
4.27%
23.42
7.64%
13.09
6.84%
14.62
4.08%
24.5
1.83%
54.76
0.65%
152.95
3
2.22%
45.05
3.97%
25.17
3.56%
28.12
2.12%
47.13
0.95%
105.31
0.34%
294.12
4
0.87%
115.5
1.55%
64.53
1.39%
72.1
0.83%
120.83
0.37%
270.05
0.13%
754.15
5
0.27%
370.23
0.48%
206.83
0.43%
231.11
0.26%
387.3
0.12%
865.8
0.04%
2415.46
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.54% · Fair: 64.83
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.99% 21.01%
1.5 46.21% 53.79%
2.5 20.64% 79.36%
3.5 7.34% 92.66%
4.5 2.15% 97.85%
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 3.51% 28.50
1 11.75% 8.51
2 19.69% 5.08
3 21.98% 4.55
4 18.41% 5.43
5+ 24.66% 4.06
Mehr (Über) 2.5 65.05% Weniger (Unter) 2.5 34.95%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.74%
Unentschieden 24.13%
Gast Sieg 43.13%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 65.05%
Weniger (Unter) 2.5 34.95%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.8%
Nein 34.2%
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 6.31% 15.85 9.92% 10.08 83.77% 1.19
-1.5 16.23% 6.16 — 83.77% 1.19
-1.0 16.23% 6.16 17.63% 5.67 66.14% 1.51
-0.5 33.86% 2.95 — 66.14% 1.51
0 (PK) 33.86% 2.95 22.68% 4.41 43.46% 2.3
+0.5 56.54% 1.77 — 43.46% 2.3
+1.0 56.54% 1.77 20.22% 4.94 23.24% 4.3
+1.5 76.76% 1.3 — 23.24% 4.3
+2.0 76.76% 1.3 13.06% 7.66 10.18% 9.83

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.