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
33.26%
Faire Quote 3.01
Unentschieden
23.65%
Faire Quote 4.23
Gast Sieg
43.08%
Faire Quote 2.32
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.29% Faire Quote 10.76

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 3.01 —
Unentschieden 4.23 —
Gast Sieg 2.32 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.29% 10.76
2 1-2 8.59% 11.64
3 2-1 7.57% 13.21
4 2-2 7.0% 14.28
5 0-1 5.7% 17.55
6 1-3 5.3% 18.87
7 0-2 5.27% 18.97
8 1-0 5.02% 19.91
9 2-3 4.32% 23.15
10 3-1 4.11% 24.31
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.08%
32.46
5.7%
17.55
5.27%
18.97
3.25%
30.76
1.5%
66.51
0.56%
179.76
1
5.02%
19.91
9.29%
10.76
8.59%
11.64
5.3%
18.87
2.45%
40.8
0.91%
110.28
2
4.09%
24.43
7.57%
13.21
7.0%
14.28
4.32%
23.15
2.0%
50.06
0.74%
135.3
3
2.22%
44.97
4.11%
24.31
3.81%
26.28
2.35%
42.61
1.09%
92.14
0.4%
249.0
4
0.91%
110.36
1.68%
59.65
1.55%
64.49
0.96%
104.58
0.44%
226.09
0.16%
611.25
5
0.3%
338.52
0.55%
182.98
0.51%
197.82
0.31%
320.82
0.14%
693.48
0.05%
1876.17
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.82% · Fair: 54.82
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 84.28% 15.72%
1.5 55.19% 44.81%
2.5 28.28% 71.72%
3.5 11.69% 88.31%
4.5 4.01% 95.99%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.08% 32.46
1 10.72% 9.33
2 18.65% 5.36
3 21.64% 4.62
4 18.83% 5.31
5+ 27.08% 3.69
Mehr (Über) 2.5 67.54% Weniger (Unter) 2.5 32.46%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.26%
Unentschieden 23.65%
Gast Sieg 43.08%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.54%
Weniger (Unter) 2.5 32.46%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.76%
Nein 32.24%
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 6.75% 14.82 10.11% 9.89 83.14% 1.2
-1.5 16.86% 5.93 — 83.14% 1.2
-1.0 16.86% 5.93 17.51% 5.71 65.63% 1.52
-0.5 34.37% 2.91 — 65.63% 1.52
0 (PK) 34.37% 2.91 22.22% 4.5 43.41% 2.3
+0.5 56.59% 1.77 — 43.41% 2.3
+1.0 56.59% 1.77 19.88% 5.03 23.53% 4.25
+1.5 76.47% 1.31 — 23.53% 4.25
+2.0 76.47% 1.31 13.03% 7.68 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.