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
26.49%
Faire Quote 3.78
Unentschieden
23.93%
Faire Quote 4.18
Gast Sieg
49.59%
Faire Quote 2.02
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.07% Faire Quote 9.93

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 3.78 —
Unentschieden 4.18 —
Gast Sieg 2.02 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.07% 9.93
2 1-2 9.46% 10.57
3 0-1 7.51% 13.31
4 0-2 7.06% 14.16
5 2-1 6.74% 14.83
6 2-2 6.34% 15.77
7 1-3 5.93% 16.87
8 1-0 5.35% 18.68
9 0-3 4.42% 22.6
10 0-0 4.0% 25.03
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.0%
25.03
7.51%
13.31
7.06%
14.16
4.42%
22.6
2.08%
48.08
0.78%
127.88
1
5.35%
18.68
10.07%
9.93
9.46%
10.57
5.93%
16.87
2.79%
35.88
1.05%
95.44
2
3.59%
27.88
6.74%
14.83
6.34%
15.77
3.97%
25.17
1.87%
53.56
0.7%
142.45
3
1.6%
62.41
3.01%
33.2
2.83%
35.32
1.77%
56.36
0.83%
119.9
0.31%
318.88
4
0.54%
186.29
1.01%
99.1
0.95%
105.42
0.59%
168.24
0.28%
357.91
0.1%
952.38
5
0.14%
694.93
0.27%
369.82
0.25%
393.39
0.16%
627.75
0.07%
1335.11
0.03%
3546.1
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.52% · Fair: 65.96
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.82% 26.18%
1.5 38.73% 61.27%
2.5 15.22% 84.78%
3.5 4.72% 95.28%
4.5 1.2% 98.8%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 84.74% 15.26%
1.5 56.05% 43.95%
2.5 29.09% 70.91%
3.5 12.19% 87.81%
4.5 4.25% 95.75%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.00% 25.03
1 12.87% 7.77
2 20.71% 4.83
3 22.23% 4.50
4 17.90% 5.59
5+ 22.30% 4.49
Mehr (Über) 2.5 62.42% Weniger (Unter) 2.5 37.57%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 26.49%
Unentschieden 23.93%
Gast Sieg 49.59%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.42%
Weniger (Unter) 2.5 37.57%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.55%
Nein 37.45%
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 4.05% 24.7 7.73% 12.94 88.23% 1.13
-1.5 11.77% 8.49 — 88.23% 1.13
-1.0 11.77% 8.49 15.61% 6.41 72.62% 1.38
-0.5 27.38% 3.65 — 72.62% 1.38
0 (PK) 27.38% 3.65 22.48% 4.45 50.14% 1.99
+0.5 49.86% 2.01 — 50.14% 1.99
+1.0 49.86% 2.01 21.89% 4.57 28.24% 3.54
+1.5 71.76% 1.39 — 28.24% 3.54
+2.0 71.76% 1.39 15.21% 6.58 13.04% 7.67

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.