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
32.19%
Faire Quote 3.11
Unentschieden
24.05%
Faire Quote 4.16
Gast Sieg
43.76%
Faire Quote 2.28
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.74% Faire Quote 10.26

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 3.11 —
Unentschieden 4.16 —
Gast Sieg 2.28 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.74% 10.26
2 1-2 8.82% 11.34
3 2-1 7.55% 13.24
4 2-2 6.83% 14.63
5 0-1 6.29% 15.91
6 0-2 5.69% 17.58
7 1-0 5.38% 18.57
8 1-3 5.32% 18.79
9 2-0 4.17% 23.97
10 2-3 4.12% 24.25
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.47%
28.79
6.29%
15.91
5.69%
17.58
3.43%
29.13
1.55%
64.37
0.56%
177.84
1
5.38%
18.57
9.74%
10.26
8.82%
11.34
5.32%
18.79
2.41%
41.53
0.87%
114.73
2
4.17%
23.97
7.55%
13.24
6.83%
14.63
4.12%
24.25
1.87%
53.59
0.68%
148.04
3
2.16%
46.39
3.9%
25.63
3.53%
28.32
2.13%
46.94
0.96%
103.72
0.35%
286.53
4
0.84%
119.7
1.51%
66.13
1.37%
73.08
0.83%
121.12
0.37%
267.67
0.14%
739.64
5
0.26%
386.1
0.47%
213.36
0.42%
235.74
0.26%
390.78
0.12%
863.56
0.04%
2386.63
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.58% · Fair: 63.34
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.78% 21.22%
1.5 45.88% 54.12%
2.5 20.38% 79.62%
3.5 7.21% 92.79%
4.5 2.1% 97.9%
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 3.47% 28.79
1 11.67% 8.57
2 19.61% 5.10
3 21.96% 4.55
4 18.45% 5.42
5+ 24.84% 4.03
Mehr (Über) 2.5 65.25% Weniger (Unter) 2.5 34.75%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.19%
Unentschieden 24.05%
Gast Sieg 43.76%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 65.25%
Weniger (Unter) 2.5 34.75%
Beide treffen (BTTS)
Ja 65.88%
Nein 34.12%
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 6.13% 16.32 9.73% 10.28 84.14% 1.19
-1.5 15.86% 6.31 — 84.14% 1.19
-1.0 15.86% 6.31 17.42% 5.74 66.72% 1.5
-0.5 33.28% 3.0 — 66.72% 1.5
0 (PK) 33.28% 3.0 22.6% 4.42 44.12% 2.27
+0.5 55.88% 1.79 — 44.12% 2.27
+1.0 55.88% 1.79 20.34% 4.92 23.77% 4.21
+1.5 76.22% 1.31 — 23.77% 4.21
+2.0 76.22% 1.31 13.27% 7.54 10.5% 9.52

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.