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
34.9%
Faire Quote
2.87
Unentschieden
22.65%
Faire Quote
4.41
Gast Sieg
42.44%
Faire Quote
2.36
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 8.1%
Faire Quote 12.35
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 | 2.87 | — | |
| Unentschieden | 4.41 | — | |
| Gast Sieg | 2.36 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.1% | 12.35 |
| 2 | 1-2 | 8.02% | 12.47 |
| 3 | 2-1 | 7.33% | 13.65 |
| 4 | 2-2 | 7.26% | 13.78 |
| 5 | 1-3 | 5.29% | 18.9 |
| 6 | 2-3 | 4.79% | 20.88 |
| 7 | 0-1 | 4.47% | 22.35 |
| 8 | 0-2 | 4.43% | 22.58 |
| 9 | 3-1 | 4.42% | 22.62 |
| 10 | 3-2 | 4.38% | 22.84 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.47%
22.35
|
4.43%
22.58
|
2.92%
34.21
|
1.45%
69.11
|
0.57%
174.52
|
| 1 |
4.09%
24.45
|
8.1%
12.35
|
8.02%
12.47
|
5.29%
18.9
|
2.62%
38.18
|
1.04%
96.41
|
| 2 |
3.7%
27.02
|
7.33%
13.65
|
7.26%
13.78
|
4.79%
20.88
|
2.37%
42.19
|
0.94%
106.54
|
| 3 |
2.23%
44.78
|
4.42%
22.62
|
4.38%
22.84
|
2.89%
34.61
|
1.43%
69.93
|
0.57%
176.58
|
| 4 |
1.01%
98.96
|
2.0%
49.98
|
1.98%
50.48
|
1.31%
76.49
|
0.65%
154.54
|
0.26%
390.17
|
| 5 |
0.37%
273.37
|
0.72%
138.06
|
0.72%
139.47
|
0.47%
211.33
|
0.23%
426.8
|
0.09%
1077.59
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
2.63%
·
Fair:
38.0
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.19% | 13.81% |
| 1.5 | 58.85% | 41.14% |
| 2.5 | 31.79% | 68.21% |
| 3.5 | 13.93% | 86.07% |
| 4.5 | 5.09% | 94.91% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 2.26% | 44.26 |
| 1 | 8.56% | 11.68 |
| 2 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 20.50% | 4.88 |
| 4 | 19.43% | 5.15 |
| 5+ | 33.02% | 3.03 |
|
Mehr (Über) 2.5 72.95%
Weniger (Unter) 2.5 27.05%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
34.90%
Unentschieden
22.65%
Gast Sieg
42.44%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
72.95%
Weniger (Unter) 2.5
27.05%
Beide treffen (BTTS)
Ja
72.09%
Nein
27.91%
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 | 7.99% 12.51 | 10.66% 9.39 | 81.35% 1.23 |
| -1.5 | 18.65% 5.36 | — | 81.35% 1.23 |
| -1.0 | 18.65% 5.36 | 17.37% 5.76 | 63.98% 1.56 |
| -0.5 | 36.02% 2.78 | — | 63.98% 1.56 |
| 0 (PK) | 36.02% 2.78 | 21.25% 4.71 | 42.73% 2.34 |
| +0.5 | 57.27% 1.75 | — | 42.73% 2.34 |
| +1.0 | 57.27% 1.75 | 19.0% 5.26 | 23.73% 4.21 |
| +1.5 | 76.27% 1.31 | — | 23.73% 4.21 |
| +2.0 | 76.27% 1.31 | 12.75% 7.84 | 10.98% 9.11 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.