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
33.43%
Faire Quote 2.99
Unentschieden
23.7%
Faire Quote 4.22
Gast Sieg
42.86%
Faire Quote 2.33
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.33% Faire Quote 10.72

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 2.99 —
Unentschieden 4.22 —
Gast Sieg 2.33 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.33% 10.72
2 1-2 8.59% 11.65
3 2-1 7.61% 13.15
4 2-2 7.0% 14.29
5 0-1 5.73% 17.47
6 0-2 5.27% 18.98
7 1-3 5.27% 18.99
8 1-0 5.07% 19.72
9 2-3 4.29% 23.3
10 2-0 4.13% 24.19
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.11%
32.14
5.73%
17.47
5.27%
18.98
3.23%
30.95
1.49%
67.29
0.55%
182.85
1
5.07%
19.72
9.33%
10.72
8.59%
11.65
5.27%
18.99
2.42%
41.28
0.89%
112.18
2
4.13%
24.19
7.61%
13.15
7.0%
14.29
4.29%
23.3
1.97%
50.65
0.73%
137.65
3
2.25%
44.52
4.13%
24.2
3.8%
26.3
2.33%
42.88
1.07%
93.22
0.39%
253.36
4
0.92%
109.27
1.68%
59.38
1.55%
64.55
0.95%
105.23
0.44%
228.78
0.16%
621.5
5
0.3%
335.12
0.55%
182.15
0.51%
197.98
0.31%
322.79
0.14%
701.75
0.05%
1908.4
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.8% · Fair: 55.67
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 80.41% 19.59%
1.5 48.47% 51.53%
2.5 22.44% 77.56%
3.5 8.3% 91.7%
4.5 2.54% 97.46%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 84.12% 15.88%
1.5 54.9% 45.1%
2.5 28.01% 71.99%
3.5 11.52% 88.48%
4.5 3.94% 96.06%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.11% 32.14
1 10.80% 9.26
2 18.73% 5.34
3 21.67% 4.61
4 18.80% 5.32
5+ 26.89% 3.72
Mehr (Über) 2.5 67.36% Weniger (Unter) 2.5 32.64%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.43%
Unentschieden 23.70%
Gast Sieg 42.86%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.36%
Weniger (Unter) 2.5 32.64%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.64%
Nein 32.36%
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 6.79% 14.72 10.17% 9.84 83.04% 1.2
-1.5 16.96% 5.9 — 83.04% 1.2
-1.0 16.96% 5.9 17.59% 5.69 65.45% 1.53
-0.5 34.55% 2.89 — 65.45% 1.53
0 (PK) 34.55% 2.89 22.27% 4.49 43.18% 2.32
+0.5 56.82% 1.76 — 43.18% 2.32
+1.0 56.82% 1.76 19.85% 5.04 23.33% 4.29
+1.5 76.67% 1.3 — 23.33% 4.29
+2.0 76.67% 1.3 12.96% 7.72 10.37% 9.64

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.