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
28.89%
Faire Quote 3.46
Unentschieden
23.07%
Faire Quote 4.33
Gast Sieg
48.04%
Faire Quote 2.08
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.01% Faire Quote 11.1

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 3.46 —
Unentschieden 4.33 —
Gast Sieg 2.08 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.01% 11.1
2 1-2 8.97% 11.15
3 2-1 6.89% 14.5
4 2-2 6.86% 14.58
5 1-3 5.95% 16.81
6 0-1 5.89% 16.98
7 0-2 5.86% 17.06
8 2-3 4.55% 21.98
9 1-0 4.53% 22.08
10 0-3 3.89% 25.72
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.96%
33.78
5.89%
16.98
5.86%
17.06
3.89%
25.72
1.93%
51.7
0.77%
129.9
1
4.53%
22.08
9.01%
11.1
8.97%
11.15
5.95%
16.81
2.96%
33.79
1.18%
84.9
2
3.46%
28.86
6.89%
14.5
6.86%
14.58
4.55%
21.98
2.26%
44.17
0.9%
110.99
3
1.77%
56.6
3.52%
28.44
3.5%
28.58
2.32%
43.09
1.15%
86.62
0.46%
217.63
4
0.68%
147.97
1.34%
74.35
1.34%
74.73
0.89%
112.65
0.44%
226.45
0.18%
568.83
5
0.21%
483.56
0.41%
243.01
0.41%
244.2
0.27%
368.19
0.14%
740.19
0.05%
1858.74
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.1% · Fair: 47.59
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 78.35% 21.65%
1.5 45.22% 54.78%
2.5 19.87% 80.13%
3.5 6.95% 93.05%
4.5 2.0% 98.0%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 86.33% 13.67%
1.5 59.13% 40.87%
2.5 32.06% 67.94%
3.5 14.11% 85.89%
4.5 5.17% 94.82%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 2.96% 33.78
1 10.42% 9.60
2 18.34% 5.45
3 21.52% 4.65
4 18.93% 5.28
5+ 27.83% 3.59
Mehr (Über) 2.5 68.28% Weniger (Unter) 2.5 31.72%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 28.89%
Unentschieden 23.07%
Gast Sieg 48.04%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 68.28%
Weniger (Unter) 2.5 31.72%
Beide treffen (BTTS)
Ja 67.64%
Nein 32.36%
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 5.25% 19.06 8.63% 11.59 86.13% 1.16
-1.5 13.87% 7.21 — 86.13% 1.16
-1.0 13.87% 7.21 15.96% 6.27 70.17% 1.43
-0.5 29.83% 3.35 — 70.17% 1.43
0 (PK) 29.83% 3.35 21.65% 4.62 48.51% 2.06
+0.5 51.49% 1.94 — 48.51% 2.06
+1.0 51.49% 1.94 20.76% 4.82 27.76% 3.6
+1.5 72.24% 1.38 — 27.76% 3.6
+2.0 72.24% 1.38 14.6% 6.85 13.16% 7.6

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.