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
32.12%
Faire Quote
3.11
Unentschieden
23.57%
Faire Quote
4.24
Gast Sieg
44.31%
Faire Quote
2.26
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.27%
Faire Quote 10.79
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 | 3.11 | — | |
| Unentschieden | 4.24 | — | |
| Gast Sieg | 2.26 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.27% | 10.79 |
| 2 | 1-2 | 8.71% | 11.48 |
| 3 | 2-1 | 7.41% | 13.49 |
| 4 | 2-2 | 6.97% | 14.35 |
| 5 | 0-1 | 5.79% | 17.27 |
| 6 | 1-3 | 5.46% | 18.32 |
| 7 | 0-2 | 5.44% | 18.37 |
| 8 | 1-0 | 4.93% | 20.29 |
| 9 | 2-3 | 4.37% | 22.9 |
| 10 | 3-1 | 3.95% | 25.29 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.79%
17.27
|
5.44%
18.37
|
3.41%
29.31
|
1.6%
62.36
|
0.6%
165.86
|
| 1 |
4.93%
20.29
|
9.27%
10.79
|
8.71%
11.48
|
5.46%
18.32
|
2.57%
38.98
|
0.96%
103.66
|
| 2 |
3.94%
25.36
|
7.41%
13.49
|
6.97%
14.35
|
4.37%
22.9
|
2.05%
48.72
|
0.77%
129.58
|
| 3 |
2.1%
47.55
|
3.95%
25.29
|
3.72%
26.91
|
2.33%
42.94
|
1.09%
91.35
|
0.41%
242.95
|
| 4 |
0.84%
118.86
|
1.58%
63.23
|
1.49%
67.26
|
0.93%
107.34
|
0.44%
228.36
|
0.16%
607.53
|
| 5 |
0.27%
371.47
|
0.51%
197.59
|
0.48%
210.22
|
0.3%
335.46
|
0.14%
713.78
|
0.05%
1897.53
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
1.86%
·
Fair:
53.85
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
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 | 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
32.12%
Unentschieden
23.57%
Gast Sieg
44.31%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
67.54%
Weniger (Unter) 2.5
32.46%
Beide treffen (BTTS)
Ja
67.63%
Nein
32.37%
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 | 6.32% 15.83 | 9.72% 10.29 | 83.96% 1.19 |
| -1.5 | 16.04% 6.23 | — | 83.96% 1.19 |
| -1.0 | 16.04% 6.23 | 17.15% 5.83 | 66.81% 1.5 |
| -0.5 | 33.19% 3.01 | — | 66.81% 1.5 |
| 0 (PK) | 33.19% 3.01 | 22.14% 4.52 | 44.67% 2.24 |
| +0.5 | 55.33% 1.81 | — | 44.67% 2.24 |
| +1.0 | 55.33% 1.81 | 20.15% 4.96 | 24.52% 4.08 |
| +1.5 | 75.48% 1.32 | — | 24.52% 4.08 |
| +2.0 | 75.48% 1.32 | 13.42% 7.45 | 11.1% 9.01 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.