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
27.72%
Faire Quote 3.61
Unentschieden
23.25%
Faire Quote 4.3
Gast Sieg
49.03%
Faire Quote 2.04
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.32% Faire Quote 10.74

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 3.61 —
Unentschieden 4.3 —
Gast Sieg 2.04 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.32% 10.74
2 1-2 9.18% 10.9
3 2-1 6.8% 14.71
4 2-2 6.7% 14.93
5 0-1 6.38% 15.67
6 0-2 6.28% 15.91
7 1-3 6.03% 16.6
8 1-0 4.73% 21.15
9 2-3 4.4% 22.74
10 0-3 4.13% 24.23
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.24%
30.88
6.38%
15.67
6.28%
15.91
4.13%
24.23
2.03%
49.2
0.8%
124.88
1
4.73%
21.15
9.32%
10.74
9.18%
10.9
6.03%
16.6
2.97%
33.7
1.17%
85.53
2
3.45%
28.97
6.8%
14.71
6.7%
14.93
4.4%
22.74
2.17%
46.16
0.85%
117.16
3
1.68%
59.53
3.31%
30.22
3.26%
30.68
2.14%
46.72
1.05%
94.86
0.42%
240.73
4
0.61%
163.08
1.21%
82.79
1.19%
84.05
0.78%
127.99
0.38%
259.88
0.15%
659.63
5
0.18%
558.66
0.35%
283.53
0.35%
287.85
0.23%
438.4
0.11%
889.68
0.04%
2257.34
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.94% · Fair: 51.67
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 76.78% 23.22%
1.5 42.87% 57.13%
2.5 18.12% 81.88%
3.5 6.07% 93.93%
4.5 1.68% 98.32%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 86.05% 13.95%
1.5 58.58% 41.42%
2.5 31.52% 68.48%
3.5 13.75% 86.25%
4.5 5.0% 95.0%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.24% 30.88
1 11.11% 9.00
2 19.05% 5.25
3 21.78% 4.59
4 18.68% 5.35
5+ 26.14% 3.83
Mehr (Über) 2.5 66.6% Weniger (Unter) 2.5 33.4%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 27.72%
Unentschieden 23.25%
Gast Sieg 49.03%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 66.6%
Weniger (Unter) 2.5 33.4%
Beide treffen (BTTS)
Ja 66.07%
Nein 33.93%
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 4.73% 21.16 8.21% 12.18 87.07% 1.15
-1.5 12.93% 7.73 — 87.07% 1.15
-1.0 12.93% 7.73 15.69% 6.37 71.37% 1.4
-0.5 28.63% 3.49 — 71.37% 1.4
0 (PK) 28.63% 3.49 21.83% 4.58 49.55% 2.02
+0.5 50.45% 1.98 — 49.55% 2.02
+1.0 50.45% 1.98 21.18% 4.72 28.37% 3.52
+1.5 71.63% 1.4 — 28.37% 3.52
+2.0 71.63% 1.4 14.95% 6.69 13.43% 7.45

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.