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
16.73%
Faire Quote 5.98
Unentschieden
23.11%
Faire Quote 4.33
Gast Sieg
60.16%
Faire Quote 1.66
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.33% Faire Quote 8.83

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 5.98 —
Unentschieden 4.33 —
Gast Sieg 1.66 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-1 11.33% 8.83
2 0-2 10.88% 9.19
3 1-1 10.31% 9.7
4 1-2 9.9% 10.1
5 0-3 6.96% 14.36
6 1-3 6.33% 15.79
7 0-0 5.9% 16.95
8 1-0 5.37% 18.62
9 2-1 4.69% 21.32
10 2-2 4.5% 22.2
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.9%
16.95
11.33%
8.83
10.88%
9.19
6.96%
14.36
3.34%
29.93
1.28%
77.94
1
5.37%
18.62
10.31%
9.7
9.9%
10.1
6.33%
15.79
3.04%
32.89
1.17%
85.64
2
2.44%
40.93
4.69%
21.32
4.5%
22.2
2.88%
34.69
1.38%
72.28
0.53%
188.22
3
0.74%
134.92
1.42%
70.27
1.37%
73.2
0.87%
114.38
0.42%
238.27
0.16%
620.35
4
0.17%
593.12
0.32%
308.93
0.31%
321.75
0.2%
502.77
0.1%
1047.12
0.04%
2724.8
5
0.03%
3257.33
0.06%
1697.79
0.06%
1766.78
0.04%
2762.43
0.02%
5747.13
0.01%
14925.37
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.42% · Fair: 70.43
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 59.75% 40.25%
1.5 23.12% 76.88%
2.5 6.45% 93.55%
3.5 1.4% 98.6%
4.5 0.25% 99.75%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 85.34% 14.66%
1.5 57.19% 42.81%
2.5 30.17% 69.83%
3.5 12.87% 87.13%
4.5 4.57% 95.43%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 5.90% 16.95
1 16.70% 5.99
2 23.63% 4.23
3 22.29% 4.49
4 15.77% 6.34
5+ 15.70% 6.37
Mehr (Über) 2.5 53.77% Weniger (Unter) 2.5 46.23%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 16.73%
Unentschieden 23.11%
Gast Sieg 60.16%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 53.77%
Weniger (Unter) 2.5 46.23%
Beide treffen (BTTS)
Ja 50.99%
Nein 49.01%
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 1.41% 70.83 4.22% 23.72 94.37% 1.06
-1.5 5.63% 17.77 — 94.37% 1.06
-1.0 5.63% 17.77 11.65% 8.59 82.73% 1.21
-0.5 17.27% 5.79 — 82.73% 1.21
0 (PK) 17.27% 5.79 21.69% 4.61 61.03% 1.64
+0.5 38.97% 2.57 — 61.03% 1.64
+1.0 38.97% 2.57 24.57% 4.07 36.46% 2.74
+1.5 63.54% 1.57 — 36.46% 2.74
+2.0 63.54% 1.57 18.77% 5.33 17.69% 5.65

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.