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
19.26%
Faire Quote 5.19
Unentschieden
23.4%
Faire Quote 4.27
Gast Sieg
57.34%
Faire Quote 1.74
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 10.35% Faire Quote 9.66

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 5.19 —
Unentschieden 4.27 —
Gast Sieg 1.74 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 10.35% 9.66
2 0-1 10.05% 9.95
3 1-2 9.94% 10.06
4 0-2 9.65% 10.37
5 1-3 6.36% 15.72
6 0-3 6.17% 16.2
7 1-0 5.39% 18.55
8 2-1 5.33% 18.76
9 0-0 5.23% 19.11
10 2-2 5.12% 19.54
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
5.23%
19.11
10.05%
9.95
9.65%
10.37
6.17%
16.2
2.96%
33.74
1.14%
87.87
1
5.39%
18.55
10.35%
9.66
9.94%
10.06
6.36%
15.72
3.05%
32.76
1.17%
85.31
2
2.78%
36.02
5.33%
18.76
5.12%
19.54
3.28%
30.53
1.57%
63.61
0.6%
165.65
3
0.95%
104.91
1.83%
54.64
1.76%
56.92
1.12%
88.93
0.54%
185.29
0.21%
482.39
4
0.25%
407.33
0.47%
212.18
0.45%
221.04
0.29%
345.3
0.14%
719.42
0.05%
1872.66
5
0.05%
1976.28
0.1%
1029.87
0.09%
1072.96
0.06%
1677.85
0.03%
3496.5
0.01%
9090.91
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.45% · Fair: 68.87
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 64.3% 35.7%
1.5 27.53% 72.47%
2.5 8.59% 91.41%
3.5 2.09% 97.91%
4.5 0.41% 99.59%
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 5.23% 19.11
1 15.44% 6.48
2 22.77% 4.39
3 22.39% 4.47
4 16.52% 6.05
5+ 17.64% 5.67
Mehr (Über) 2.5 56.55% Weniger (Unter) 2.5 43.45%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 19.26%
Unentschieden 23.40%
Gast Sieg 57.34%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 56.55%
Weniger (Unter) 2.5 43.45%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.87%
Nein 45.13%
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 1.97% 50.71 5.12% 19.52 92.9% 1.08
-1.5 7.1% 14.09 — 92.9% 1.08
-1.0 7.1% 14.09 12.8% 7.81 80.1% 1.25
-0.5 19.89% 5.03 — 80.1% 1.25
0 (PK) 19.89% 5.03 21.98% 4.55 58.13% 1.72
+0.5 41.87% 2.39 — 58.13% 1.72
+1.0 41.87% 2.39 23.86% 4.19 34.27% 2.92
+1.5 65.73% 1.52 — 34.27% 2.92
+2.0 65.73% 1.52 17.8% 5.62 16.47% 6.07

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.