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
30.65%
Faire Quote 3.26
Unentschieden
24.2%
Faire Quote 4.13
Gast Sieg
45.16%
Faire Quote 2.21
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.98% Faire Quote 10.02

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 3.26 —
Unentschieden 4.13 —
Gast Sieg 2.21 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.98% 10.02
2 1-2 9.03% 11.07
3 2-1 7.38% 13.54
4 0-1 6.74% 14.83
5 2-2 6.68% 14.96
6 0-2 6.1% 16.39
7 1-0 5.51% 18.14
8 1-3 5.45% 18.35
9 2-0 4.08% 24.51
10 2-3 4.03% 24.8
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.73%
26.84
6.74%
14.83
6.1%
16.39
3.68%
27.16
1.67%
60.02
0.6%
165.81
1
5.51%
18.14
9.98%
10.02
9.03%
11.07
5.45%
18.35
2.47%
40.56
0.89%
112.03
2
4.08%
24.51
7.38%
13.54
6.68%
14.96
4.03%
24.8
1.82%
54.81
0.66%
151.4
3
2.01%
49.68
3.64%
27.45
3.3%
30.33
1.99%
50.27
0.9%
111.1
0.33%
306.84
4
0.74%
134.28
1.35%
74.18
1.22%
81.97
0.74%
135.87
0.33%
300.21
0.12%
829.19
5
0.22%
453.72
0.4%
250.63
0.36%
276.93
0.22%
458.93
0.1%
1014.2
0.04%
2801.12
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.48% · Fair: 67.7
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 83.63% 16.37%
1.5 54.01% 45.99%
2.5 27.21% 72.79%
3.5 11.03% 88.97%
4.5 3.71% 96.29%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.73% 26.84
1 12.26% 8.16
2 20.16% 4.96
3 22.11% 4.52
4 18.19% 5.50
5+ 23.56% 4.24
Mehr (Über) 2.5 63.86% Weniger (Unter) 2.5 36.14%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 30.65%
Unentschieden 24.20%
Gast Sieg 45.16%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 63.86%
Weniger (Unter) 2.5 36.14%
Beide treffen (BTTS)
Ja 64.6%
Nein 35.4%
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 5.46% 18.3 9.19% 10.88 85.35% 1.17
-1.5 14.65% 6.83 — 85.35% 1.17
-1.0 14.65% 6.83 17.04% 5.87 68.31% 1.46
-0.5 31.69% 3.16 — 68.31% 1.46
0 (PK) 31.69% 3.16 22.75% 4.4 45.56% 2.19
+0.5 54.44% 1.84 — 45.56% 2.19
+1.0 54.44% 1.84 20.84% 4.8 24.72% 4.05
+1.5 75.28% 1.33 — 24.72% 4.05
+2.0 75.28% 1.33 13.74% 7.28 10.98% 9.11

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.