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
43.95%
Faire Quote 2.28
Unentschieden
22.13%
Faire Quote 4.52
Gast Sieg
33.92%
Faire Quote 2.95
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 7.86% Faire Quote 12.73

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 2.28 —
Unentschieden 4.52 —
Gast Sieg 2.95 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 7.86% 12.73
2 1-1 7.52% 13.3
3 2-2 7.27% 13.76
4 1-2 6.96% 14.38
5 3-1 5.47% 18.27
6 3-2 5.06% 19.75
7 2-3 4.48% 22.31
8 1-3 4.29% 23.31
9 2-0 4.25% 23.54
10 1-0 4.06% 24.6
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
3.6%
27.79
3.33%
30.05
2.05%
48.73
0.95%
105.35
0.35%
284.74
1
4.06%
24.6
7.52%
13.3
6.96%
14.38
4.29%
23.31
1.98%
50.41
0.73%
136.24
2
4.25%
23.54
7.86%
12.73
7.27%
13.76
4.48%
22.31
2.07%
48.24
0.77%
130.36
3
2.96%
33.79
5.47%
18.27
5.06%
19.75
3.12%
32.02
1.44%
69.24
0.53%
187.13
4
1.55%
64.67
2.86%
34.96
2.65%
37.79
1.63%
61.29
0.75%
132.52
0.28%
358.17
5
0.65%
154.73
1.2%
83.63
1.11%
90.42
0.68%
146.63
0.32%
317.06
0.12%
856.9
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.15% · Fair: 31.72
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.63% 12.37%
1.5 61.78% 38.22%
2.5 34.77% 65.23%
3.5 15.95% 84.05%
4.5 6.11% 93.89%
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 1.94% 51.42
1 7.66% 13.05
2 15.10% 6.62
3 19.83% 5.04
4 19.53% 5.12
5+ 35.94% 2.78
Mehr (Über) 2.5 75.3% Weniger (Unter) 2.5 24.7%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 43.95%
Unentschieden 22.13%
Gast Sieg 33.92%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 75.3%
Weniger (Unter) 2.5 24.7%
Beide treffen (BTTS)
Ja 73.85%
Nein 26.15%
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 12.13% 8.24 13.17% 7.59 74.7% 1.34
-1.5 25.3% 3.95 — 74.7% 1.34
-1.0 25.3% 3.95 18.98% 5.27 55.72% 1.79
-0.5 44.28% 2.26 — 55.72% 1.79
0 (PK) 44.28% 2.26 20.74% 4.82 34.98% 2.86
+0.5 65.02% 1.54 — 34.98% 2.86
+1.0 65.02% 1.54 16.8% 5.95 18.18% 5.5
+1.5 81.82% 1.22 — 18.18% 5.5
+2.0 81.82% 1.22 10.32% 9.69 7.86% 12.73

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.