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
24.97%
Faire Quote 4.01
Unentschieden
23.5%
Faire Quote 4.26
Gast Sieg
51.53%
Faire Quote 1.94
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.85% Faire Quote 10.15

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 4.01 —
Unentschieden 4.26 —
Gast Sieg 1.94 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.85% 10.15
2 1-2 9.56% 10.46
3 0-1 7.52% 13.29
4 0-2 7.3% 13.71
5 2-1 6.45% 15.49
6 2-2 6.26% 15.97
7 1-3 6.18% 16.18
8 1-0 5.08% 19.69
9 0-3 4.72% 21.19
10 2-3 4.05% 24.7
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.88%
25.79
7.52%
13.29
7.3%
13.71
4.72%
21.19
2.29%
43.7
0.89%
112.63
1
5.08%
19.69
9.85%
10.15
9.56%
10.46
6.18%
16.18
3.0%
33.36
1.16%
85.97
2
3.33%
30.06
6.45%
15.49
6.26%
15.97
4.05%
24.7
1.96%
50.93
0.76%
131.25
3
1.45%
68.83
2.82%
35.48
2.73%
36.58
1.77%
56.56
0.86%
116.63
0.33%
300.57
4
0.48%
210.17
0.92%
108.34
0.9%
111.68
0.58%
172.71
0.28%
356.13
0.11%
917.43
5
0.12%
801.92
0.24%
413.56
0.23%
426.26
0.15%
659.2
0.07%
1358.7
0.03%
3508.77
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.68% · Fair: 59.63
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 73.02% 26.98%
1.5 37.67% 62.33%
2.5 14.52% 85.48%
3.5 4.41% 95.59%
4.5 1.1% 98.9%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 85.63% 14.37%
1.5 57.75% 42.25%
2.5 30.71% 69.29%
3.5 13.22% 86.78%
4.5 4.74% 95.26%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.88% 25.79
1 12.60% 7.94
2 20.48% 4.88
3 22.18% 4.51
4 18.02% 5.55
5+ 22.83% 4.38
Mehr (Über) 2.5 63.04% Weniger (Unter) 2.5 36.96%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 24.97%
Unentschieden 23.50%
Gast Sieg 51.53%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 63.04%
Weniger (Unter) 2.5 36.96%
Beide treffen (BTTS)
Ja 62.52%
Nein 37.48%
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 3.66% 27.34 7.21% 13.87 89.13% 1.12
-1.5 10.87% 9.2 — 89.13% 1.12
-1.0 10.87% 9.2 14.93% 6.7 74.21% 1.35
-0.5 25.79% 3.88 — 74.21% 1.35
0 (PK) 25.79% 3.88 22.07% 4.53 52.13% 1.92
+0.5 47.87% 2.09 — 52.13% 1.92
+1.0 47.87% 2.09 22.11% 4.52 30.03% 3.33
+1.5 69.97% 1.43 — 30.03% 3.33
+2.0 69.97% 1.43 15.81% 6.32 14.22% 7.03

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.