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
30.99%
Faire Quote 3.23
Unentschieden
23.47%
Faire Quote 4.26
Gast Sieg
45.54%
Faire Quote 2.2
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.24% Faire Quote 10.82

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 3.23 —
Unentschieden 4.26 —
Gast Sieg 2.2 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.24% 10.82
2 1-2 8.82% 11.33
3 2-1 7.25% 13.79
4 2-2 6.93% 14.44
5 0-1 5.88% 16.99
6 0-2 5.62% 17.8
7 1-3 5.62% 17.8
8 1-0 4.84% 20.67
9 2-3 4.41% 22.68
10 2-0 3.8% 26.34
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.08%
32.46
5.88%
16.99
5.62%
17.8
3.58%
27.95
1.71%
58.53
0.65%
153.23
1
4.84%
20.67
9.24%
10.82
8.82%
11.33
5.62%
17.8
2.68%
37.28
1.02%
97.6
2
3.8%
26.34
7.25%
13.79
6.93%
14.44
4.41%
22.68
2.11%
47.49
0.8%
124.33
3
1.99%
50.33
3.8%
26.35
3.62%
27.59
2.31%
43.34
1.1%
90.75
0.42%
237.59
4
0.78%
128.22
1.49%
67.13
1.42%
70.29
0.91%
110.41
0.43%
231.21
0.17%
605.33
5
0.24%
408.33
0.47%
213.81
0.45%
223.86
0.28%
351.62
0.14%
736.38
0.05%
1926.78
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.9% · Fair: 52.7
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 79.2% 20.8%
1.5 46.53% 53.47%
2.5 20.89% 79.11%
3.5 7.47% 92.53%
4.5 2.21% 97.79%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 85.19% 14.81%
1.5 56.91% 43.09%
2.5 29.9% 70.1%
3.5 12.7% 87.3%
4.5 4.49% 95.51%
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 30.99%
Unentschieden 23.47%
Gast Sieg 45.54%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.54%
Weniger (Unter) 2.5 32.46%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.47%
Nein 32.53%
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 5.91% 16.92 9.34% 10.71 84.75% 1.18
-1.5 15.25% 6.56 — 84.75% 1.18
-1.0 15.25% 6.56 16.77% 5.96 67.98% 1.47
-0.5 32.02% 3.12 — 67.98% 1.47
0 (PK) 32.02% 3.12 22.04% 4.54 45.94% 2.18
+0.5 54.06% 1.85 — 45.94% 2.18
+1.0 54.06% 1.85 20.4% 4.9 25.54% 3.92
+1.5 74.46% 1.34 — 25.54% 3.92
+2.0 74.46% 1.34 13.82% 7.24 11.72% 8.53

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.