Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
29.93%
Faire Quote 3.34
Unentschieden
23.28%
Faire Quote 4.3
Gast Sieg
46.79%
Faire Quote 2.14
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.13% Faire Quote 10.96

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 3.34 —
Unentschieden 4.3 —
Gast Sieg 2.14 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.13% 10.96
2 1-2 8.9% 11.24
3 2-1 7.07% 14.14
4 2-2 6.9% 14.5
5 0-1 5.89% 16.98
6 1-3 5.78% 17.29
7 0-2 5.74% 17.42
8 1-0 4.68% 21.36
9 2-3 4.48% 22.31
10 0-3 3.73% 26.8
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.02%
33.11
5.89%
16.98
5.74%
17.42
3.73%
26.8
1.82%
54.97
0.71%
140.94
1
4.68%
21.36
9.13%
10.96
8.9%
11.24
5.78%
17.29
2.82%
35.46
1.1%
90.93
2
3.63%
27.57
7.07%
14.14
6.9%
14.5
4.48%
22.31
2.19%
45.76
0.85%
117.33
3
1.87%
53.36
3.65%
27.36
3.56%
28.06
2.32%
43.17
1.13%
88.57
0.44%
227.07
4
0.73%
137.68
1.42%
70.61
1.38%
72.42
0.9%
111.42
0.44%
228.57
0.17%
586.17
5
0.23%
444.25
0.44%
227.79
0.43%
233.64
0.28%
359.45
0.14%
737.46
0.05%
1890.36
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.99% · Fair: 50.13
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.78% 21.22%
1.5 45.88% 54.12%
2.5 20.38% 79.62%
3.5 7.21% 92.79%
4.5 2.1% 97.9%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 85.77% 14.23%
1.5 58.03% 41.97%
2.5 30.98% 69.02%
3.5 13.4% 86.6%
4.5 4.82% 95.17%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.02% 33.11
1 10.57% 9.46
2 18.50% 5.41
3 21.58% 4.63
4 18.88% 5.30
5+ 27.46% 3.64
Mehr (Über) 2.5 67.91% Weniger (Unter) 2.5 32.08%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 29.93%
Unentschieden 23.28%
Gast Sieg 46.79%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 67.91%
Weniger (Unter) 2.5 32.08%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.57%
Nein 32.43%
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 5.57% 17.95 8.98% 11.14 85.45% 1.17
-1.5 14.55% 6.87 — 85.45% 1.17
-1.0 14.55% 6.87 16.37% 6.11 69.08% 1.45
-0.5 30.91% 3.23 — 69.08% 1.45
0 (PK) 30.91% 3.23 21.85% 4.58 47.23% 2.12
+0.5 52.77% 1.9 — 47.23% 2.12
+1.0 52.77% 1.9 20.59% 4.86 26.64% 3.75
+1.5 73.36% 1.36 — 26.64% 3.75
+2.0 73.36% 1.36 14.21% 7.04 12.43% 8.05

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.