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
37.24%
Faire Quote 2.69
Unentschieden
22.25%
Faire Quote 4.49
Gast Sieg
40.51%
Faire Quote 2.47
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 2.69 —
Unentschieden 4.49 —
Gast Sieg 2.47 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-1 7.55% 13.25
2 1-2 7.55% 13.25
3 2-1 7.32% 13.66
4 2-2 7.32% 13.66
5 1-3 5.03% 19.88
6 2-3 4.88% 20.49
7 3-1 4.73% 21.13
8 3-2 4.73% 21.13
9 0-1 3.89% 25.71
10 0-2 3.89% 25.71
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
3.89%
25.71
3.89%
25.71
2.59%
38.56
1.3%
77.12
0.52%
192.83
1
3.77%
26.5
7.55%
13.25
7.55%
13.25
5.03%
19.88
2.52%
39.76
1.01%
99.39
2
3.66%
27.32
7.32%
13.66
7.32%
13.66
4.88%
20.49
2.44%
40.99
0.98%
102.46
3
2.37%
42.25
4.73%
21.13
4.73%
21.13
3.16%
31.69
1.58%
63.38
0.63%
158.45
4
1.15%
87.12
2.3%
43.56
2.3%
43.56
1.53%
65.34
0.77%
130.68
0.31%
326.69
5
0.45%
224.52
0.89%
112.27
0.89%
112.27
0.59%
168.41
0.3%
336.81
0.12%
841.75
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.08% · Fair: 32.46
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 85.63% 14.37%
1.5 57.75% 42.25%
2.5 30.71% 69.29%
3.5 13.22% 86.78%
4.5 4.74% 95.26%
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 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 37.24%
Unentschieden 22.25%
Gast Sieg 40.51%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 75.3%
Weniger (Unter) 2.5 24.7%
Beide treffen (BTTS)
Ja 74.04%
Nein 25.96%
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 9.32% 10.73 11.39% 8.78 79.29% 1.26
-1.5 20.71% 4.83 — 79.29% 1.26
-1.0 20.71% 4.83 17.7% 5.65 61.6% 1.62
-0.5 38.4% 2.6 — 61.6% 1.62
0 (PK) 38.4% 2.6 20.86% 4.79 40.73% 2.46
+0.5 59.27% 1.69 — 40.73% 2.46
+1.0 59.27% 1.69 18.24% 5.48 22.49% 4.45
+1.5 77.51% 1.29 — 22.49% 4.45
+2.0 77.51% 1.29 12.11% 8.26 10.38% 9.63

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.