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
37.61%
Faire Quote 2.66
Unentschieden
22.26%
Faire Quote 4.49
Gast Sieg
40.13%
Faire Quote 2.49
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 7.55% Faire Quote 13.25

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 2.66 —
Unentschieden 4.49 —
Gast Sieg 2.49 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 7.55% 13.25
2 1-2 7.51% 13.32
3 2-1 7.36% 13.59
4 2-2 7.32% 13.66
5 1-3 4.98% 20.08
6 2-3 4.86% 20.59
7 3-1 4.78% 20.91
8 3-2 4.76% 21.01
9 0-1 3.87% 25.84
10 0-2 3.85% 25.97
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
3.87%
25.84
3.85%
25.97
2.55%
39.15
1.27%
78.69
0.51%
197.71
1
3.79%
26.37
7.55%
13.25
7.51%
13.32
4.98%
20.08
2.48%
40.35
0.99%
101.39
2
3.7%
27.04
7.36%
13.59
7.32%
13.66
4.86%
20.59
2.42%
41.39
0.96%
103.99
3
2.4%
41.61
4.78%
20.91
4.76%
21.01
3.16%
31.68
1.57%
63.67
0.63%
159.97
4
1.17%
85.35
2.33%
42.89
2.32%
43.1
1.54%
64.98
0.77%
130.62
0.3%
328.19
5
0.46%
218.82
0.91%
109.97
0.9%
110.52
0.6%
166.61
0.3%
334.9
0.12%
841.75
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.08% · Fair: 32.49
TEAM-GESAMTTORE
Heim
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%
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 1.94% 51.42
1 7.66% 13.05
2 15.10% 6.62
3 19.83% 5.04
4 19.53% 5.12
5+ 35.94% 2.78
Mehr (Über) 2.5 75.3% Weniger (Unter) 2.5 24.7%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 37.61%
Unentschieden 22.26%
Gast Sieg 40.13%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 75.3%
Weniger (Unter) 2.5 24.7%
Beide treffen (BTTS)
Ja 74.05%
Nein 25.95%
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 9.49% 10.54 11.51% 8.69 79.0% 1.27
-1.5 21.0% 4.76 — 79.0% 1.27
-1.0 21.0% 4.76 17.79% 5.62 61.21% 1.63
-0.5 38.79% 2.58 — 61.21% 1.63
0 (PK) 38.79% 2.58 20.87% 4.79 40.34% 2.48
+0.5 59.66% 1.68 — 40.34% 2.48
+1.0 59.66% 1.68 18.15% 5.51 22.19% 4.51
+1.5 77.81% 1.29 — 22.19% 4.51
+2.0 77.81% 1.29 11.99% 8.34 10.2% 9.8

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.