Fußball-Poisson-Rechner

xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine

ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
38.88%
Faire Quote 2.57
Unentschieden
22.25%
Faire Quote 4.49
Gast Sieg
38.88%
Faire Quote 2.57
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 2
Wahrscheinlichkeit 7.33% Faire Quote 13.65

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 2.57 —
Unentschieden 4.49 —
Gast Sieg 2.57 —
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Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-2 7.33% 13.65
2 1-2 7.29% 13.72
3 2-1 7.29% 13.72
4 1-1 7.25% 13.79
5 2-3 4.91% 20.37
6 3-2 4.91% 20.37
7 1-3 4.88% 20.48
8 3-1 4.88% 20.48
9 0-2 3.63% 27.57
10 2-0 3.63% 27.57
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.8%
55.7
3.61%
27.71
3.63%
27.57
2.43%
41.15
1.22%
81.9
0.49%
203.75
1
3.61%
27.71
7.25%
13.79
7.29%
13.72
4.88%
20.48
2.45%
40.75
0.99%
101.36
2
3.63%
27.57
7.29%
13.72
7.33%
13.65
4.91%
20.37
2.47%
40.54
0.99%
100.86
3
2.43%
41.15
4.88%
20.48
4.91%
20.37
3.29%
30.41
1.65%
60.51
0.66%
150.53
4
1.22%
81.9
2.45%
40.75
2.47%
40.54
1.65%
60.51
0.83%
120.42
0.33%
299.58
5
0.49%
203.75
0.99%
101.36
0.99%
100.86
0.66%
150.53
0.33%
299.58
0.13%
745.16
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.36% · Fair: 29.8
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 86.6% 13.4%
1.5 59.67% 40.33%
2.5 32.6% 67.4%
3.5 14.47% 85.53%
4.5 5.36% 94.64%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 86.6% 13.4%
1.5 59.67% 40.33%
2.5 32.6% 67.4%
3.5 14.47% 85.53%
4.5 5.36% 94.64%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 1.80% 55.70
1 7.22% 13.86
2 14.51% 6.89
3 19.44% 5.14
4 19.54% 5.12
5+ 37.51% 2.67
Mehr (Über) 2.5 76.48% Weniger (Unter) 2.5 23.52%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 38.88%
Unentschieden 22.25%
Gast Sieg 38.88%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 76.48%
Weniger (Unter) 2.5 23.52%
Beide treffen (BTTS)
Ja 75.0%
Nein 25.0%
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 10.07% 9.93 11.77% 8.5 78.16% 1.28
-1.5 21.83% 4.58 — 78.16% 1.28
-1.0 21.83% 4.58 17.84% 5.6 60.32% 1.66
-0.5 39.68% 2.52 — 60.32% 1.66
0 (PK) 39.68% 2.52 20.64% 4.84 39.68% 2.52
+0.5 60.32% 1.66 — 39.68% 2.52
+1.0 60.32% 1.66 17.84% 5.6 21.83% 4.58
+1.5 78.16% 1.28 — 21.83% 4.58
+2.0 78.16% 1.28 11.77% 8.5 10.07% 9.93

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.