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
22.66%
Faire Quote 4.41
Unentschieden
23.01%
Faire Quote 4.35
Gast Sieg
54.33%
Faire Quote 1.84
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 9.71% Faire Quote 10.3

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 4.41 —
Unentschieden 4.35 —
Gast Sieg 1.84 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 9.71% 10.3
2 1-2 9.71% 10.3
3 0-1 7.83% 12.77
4 0-2 7.83% 12.77
5 1-3 6.48% 15.44
6 2-1 6.02% 16.61
7 2-2 6.02% 16.61
8 0-3 5.22% 19.15
9 1-0 4.86% 20.59
10 2-3 4.01% 24.91
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.92%
25.53
7.83%
12.77
7.83%
12.77
5.22%
19.15
2.61%
38.3
1.04%
95.75
1
4.86%
20.59
9.71%
10.3
9.71%
10.3
6.48%
15.44
3.24%
30.89
1.29%
77.22
2
3.01%
33.21
6.02%
16.61
6.02%
16.61
4.01%
24.91
2.01%
49.82
0.8%
124.55
3
1.24%
80.35
2.49%
40.18
2.49%
40.18
1.66%
60.26
0.83%
120.53
0.33%
301.3
4
0.39%
259.2
0.77%
129.6
0.77%
129.6
0.51%
194.4
0.26%
388.8
0.1%
971.82
5
0.1%
1044.93
0.19%
522.47
0.19%
522.47
0.13%
783.7
0.06%
1567.4
0.03%
3921.57
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.83% · Fair: 54.67
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 71.06% 28.94%
1.5 35.18% 64.82%
2.5 12.93% 87.07%
3.5 3.73% 96.27%
4.5 0.88% 99.12%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 86.47% 13.53%
1.5 59.4% 40.6%
2.5 32.33% 67.67%
3.5 14.29% 85.71%
4.5 5.26% 94.73%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.92% 25.53
1 12.69% 7.88
2 20.56% 4.86
3 22.20% 4.50
4 17.98% 5.56
5+ 22.65% 4.41
Mehr (Über) 2.5 62.84% Weniger (Unter) 2.5 37.16%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 22.66%
Unentschieden 23.01%
Gast Sieg 54.33%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.84%
Weniger (Unter) 2.5 37.16%
Beide treffen (BTTS)
Ja 61.44%
Nein 38.56%
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 3.03% 32.95 6.41% 15.59 90.55% 1.1
-1.5 9.45% 10.58 — 90.55% 1.1
-1.0 9.45% 10.58 13.95% 7.17 76.6% 1.31
-0.5 23.4% 4.27 — 76.6% 1.31
0 (PK) 23.4% 4.27 21.59% 4.63 55.01% 1.82
+0.5 44.99% 2.22 — 55.01% 1.82
+1.0 44.99% 2.22 22.5% 4.44 32.5% 3.08
+1.5 67.5% 1.48 — 32.5% 3.08
+2.0 67.5% 1.48 16.68% 5.99 15.82% 6.32

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.