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
40.99%
Faire Quote 2.44
Unentschieden
22.01%
Faire Quote 4.54
Gast Sieg
37.0%
Faire Quote 2.7
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 1
Wahrscheinlichkeit 7.43% Faire Quote 13.46

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 2.44 —
Unentschieden 4.54 —
Gast Sieg 2.7 —
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 2-1 7.43% 13.46
2 2-2 7.32% 13.66
3 1-1 7.25% 13.79
4 1-2 7.14% 14.0
5 3-1 5.08% 19.69
6 3-2 5.0% 19.99
7 2-3 4.81% 20.8
8 1-3 4.69% 21.32
9 2-0 3.77% 26.51
10 1-0 3.68% 27.17
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.8%
55.7
3.54%
28.27
3.48%
28.71
2.29%
43.71
1.13%
88.75
0.44%
225.28
1
3.68%
27.17
7.25%
13.79
7.14%
14.0
4.69%
21.32
2.31%
43.3
0.91%
109.89
2
3.77%
26.51
7.43%
13.46
7.32%
13.66
4.81%
20.8
2.37%
42.24
0.93%
107.2
3
2.58%
38.79
5.08%
19.69
5.0%
19.99
3.28%
30.44
1.62%
61.82
0.64%
156.89
4
1.32%
75.69
2.6%
38.42
2.56%
39.01
1.68%
59.4
0.83%
120.61
0.33%
306.09
5
0.54%
184.6
1.07%
93.71
1.05%
95.14
0.69%
144.89
0.34%
294.2
0.13%
746.83
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.36% · Fair: 29.72
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.13% 12.87%
1.5 60.73% 39.26%
2.5 33.68% 66.31%
3.5 15.2% 84.8%
4.5 5.73% 94.27%
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 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 40.99%
Unentschieden 22.01%
Gast Sieg 37.00%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 76.48%
Weniger (Unter) 2.5 23.52%
Beide treffen (BTTS)
Ja 74.97%
Nein 25.03%
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 10.8% 9.26 12.24% 8.17 76.96% 1.3
-1.5 23.04% 4.34 — 76.96% 1.3
-1.0 23.04% 4.34 18.19% 5.5 58.78% 1.7
-0.5 41.22% 2.43 — 58.78% 1.7
0 (PK) 41.22% 2.43 20.63% 4.85 38.15% 2.62
+0.5 61.85% 1.62 — 38.15% 2.62
+1.0 61.85% 1.62 17.48% 5.72 20.67% 4.84
+1.5 79.33% 1.26 — 20.67% 4.84
+2.0 79.33% 1.26 11.3% 8.85 9.37% 10.67

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.