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
33.99%
Faire Quote 2.94
Unentschieden
23.77%
Faire Quote 4.21
Gast Sieg
42.24%
Faire Quote 2.37
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.38% Faire Quote 10.66

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 2.94 —
Unentschieden 4.21 —
Gast Sieg 2.37 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.38% 10.66
2 1-2 8.54% 11.71
3 2-1 7.69% 13.0
4 2-2 7.0% 14.29
5 0-1 5.72% 17.48
6 0-2 5.21% 19.21
7 1-3 5.18% 19.31
8 1-0 5.15% 19.4
9 2-3 4.25% 23.55
10 2-0 4.23% 23.66
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.14%
31.82
5.72%
17.48
5.21%
19.21
3.16%
31.67
1.44%
69.59
0.52%
191.2
1
5.15%
19.4
9.38%
10.66
8.54%
11.71
5.18%
19.31
2.36%
42.44
0.86%
116.58
2
4.23%
23.66
7.69%
13.0
7.0%
14.29
4.25%
23.55
1.93%
51.75
0.7%
142.17
3
2.31%
43.28
4.21%
23.78
3.83%
26.13
2.32%
43.07
1.06%
94.67
0.38%
260.08
4
0.95%
105.56
1.72%
58.0
1.57%
63.73
0.95%
105.05
0.43%
230.89
0.16%
634.52
5
0.31%
321.85
0.57%
176.83
0.51%
194.33
0.31%
320.31
0.14%
703.73
0.05%
1934.24
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.76% · Fair: 56.8
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.6% 19.4%
1.5 48.79% 51.21%
2.5 22.7% 77.3%
3.5 8.44% 91.56%
4.5 2.6% 97.4%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.8% 16.2%
1.5 54.31% 45.69%
2.5 27.47% 72.53%
3.5 11.19% 88.81%
4.5 3.79% 96.21%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.14% 31.82
1 10.87% 9.20
2 18.81% 5.32
3 21.70% 4.61
4 18.77% 5.33
5+ 26.70% 3.75
Mehr (Über) 2.5 67.17% Weniger (Unter) 2.5 32.83%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.99%
Unentschieden 23.77%
Gast Sieg 42.24%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.17%
Weniger (Unter) 2.5 32.83%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.54%
Nein 32.46%
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 6.99% 14.31 10.36% 9.66 82.66% 1.21
-1.5 17.34% 5.77 — 82.66% 1.21
-1.0 17.34% 5.77 17.78% 5.62 64.87% 1.54
-0.5 35.13% 2.85 — 64.87% 1.54
0 (PK) 35.13% 2.85 22.34% 4.48 42.54% 2.35
+0.5 57.46% 1.74 — 42.54% 2.35
+1.0 57.46% 1.74 19.73% 5.07 22.8% 4.39
+1.5 77.2% 1.3 — 22.8% 4.39
+2.0 77.2% 1.3 12.75% 7.84 10.05% 9.95

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.