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
42.88%
Faire Quote 2.33
Unentschieden
21.95%
Faire Quote 4.56
Gast Sieg
35.17%
Faire Quote 2.84
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 7.6% Faire Quote 13.16

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 2.33 —
Unentschieden 4.56 —
Gast Sieg 2.84 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-1 7.6% 13.16
2 2-2 7.3% 13.7
3 1-1 7.24% 13.81
4 1-2 6.95% 14.39
5 3-1 5.32% 18.8
6 3-2 5.11% 19.58
7 2-3 4.67% 21.41
8 1-3 4.45% 22.48
9 2-0 3.96% 25.26
10 1-0 3.77% 26.52
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.8%
55.7
3.45%
29.01
3.31%
30.22
2.12%
47.22
1.02%
98.37
0.39%
256.15
1
3.77%
26.52
7.24%
13.81
6.95%
14.39
4.45%
22.48
2.13%
46.84
0.82%
121.98
2
3.96%
25.26
7.6%
13.16
7.3%
13.7
4.67%
21.41
2.24%
44.61
0.86%
116.17
3
2.77%
36.09
5.32%
18.8
5.11%
19.58
3.27%
30.59
1.57%
63.73
0.6%
165.98
4
1.45%
68.74
2.79%
35.8
2.68%
37.29
1.72%
58.27
0.82%
121.39
0.32%
316.16
5
0.61%
163.67
1.17%
85.24
1.13%
88.79
0.72%
138.73
0.35%
289.02
0.13%
752.45
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.4% · Fair: 29.42
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.75% 12.25%
1.5 62.04% 37.96%
2.5 35.04% 64.96%
3.5 16.13% 83.86%
4.5 6.21% 93.79%
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 1.80% 55.70
1 7.22% 13.86
2 14.51% 6.89
3 19.44% 5.14
4 19.54% 5.12
5+ 37.51% 2.67
Mehr (Über) 2.5 76.48% Weniger (Unter) 2.5 23.52%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 42.88%
Unentschieden 21.95%
Gast Sieg 35.17%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 76.48%
Weniger (Unter) 2.5 23.52%
Beide treffen (BTTS)
Ja 74.89%
Nein 25.11%
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 11.76% 8.5 12.82% 7.8 75.42% 1.33
-1.5 24.58% 4.07 — 75.42% 1.33
-1.0 24.58% 4.07 18.59% 5.38 56.83% 1.76
-0.5 43.17% 2.32 — 56.83% 1.76
0 (PK) 43.17% 2.32 20.57% 4.86 36.25% 2.76
+0.5 63.74% 1.57 — 36.25% 2.76
+1.0 63.74% 1.57 17.0% 5.88 19.26% 5.19
+1.5 80.74% 1.24 — 19.26% 5.19
+2.0 80.74% 1.24 10.71% 9.33 8.54% 11.71

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.