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
21.99%
Faire Quote 4.55
Unentschieden
22.83%
Faire Quote 4.38
Gast Sieg
55.18%
Faire Quote 1.81
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 2
Wahrscheinlichkeit 9.75% Faire Quote 10.26

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 4.55 —
Unentschieden 4.38 —
Gast Sieg 1.81 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-2 9.75% 10.26
2 1-1 9.65% 10.36
3 0-2 7.99% 12.52
4 0-1 7.91% 12.64
5 1-3 6.56% 15.24
6 2-2 5.95% 16.82
7 2-1 5.89% 16.99
8 0-3 5.38% 18.59
9 1-0 4.78% 20.93
10 2-3 4.0% 24.98
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.92%
25.53
7.91%
12.64
7.99%
12.52
5.38%
18.59
2.72%
36.81
1.1%
91.1
1
4.78%
20.93
9.65%
10.36
9.75%
10.26
6.56%
15.24
3.31%
30.17
1.34%
74.68
2
2.91%
34.31
5.89%
16.99
5.95%
16.82
4.0%
24.98
2.02%
49.46
0.82%
122.41
3
1.19%
84.37
2.39%
41.77
2.42%
41.35
1.63%
61.42
0.82%
121.61
0.33%
301.02
4
0.36%
276.63
0.73%
136.95
0.74%
135.59
0.5%
201.37
0.25%
398.72
0.1%
987.17
5
0.09%
1133.79
0.18%
561.17
0.18%
555.56
0.12%
825.08
0.06%
1633.99
0.02%
4048.58
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.89% · Fair: 52.94
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 70.48% 29.52%
1.5 34.46% 65.54%
2.5 12.49% 87.51%
3.5 3.55% 96.45%
4.5 0.83% 99.17%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 86.73% 13.27%
1.5 59.94% 40.06%
2.5 32.87% 67.13%
3.5 14.65% 85.35%
4.5 5.45% 94.55%
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 21.99%
Unentschieden 22.83%
Gast Sieg 55.18%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 62.84%
Weniger (Unter) 2.5 37.16%
Beide treffen (BTTS)
Ja 61.13%
Nein 38.87%
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 2.87% 34.9 6.18% 16.18 90.95% 1.1
-1.5 9.05% 11.05 — 90.95% 1.1
-1.0 9.05% 11.05 13.65% 7.33 77.31% 1.29
-0.5 22.69% 4.41 — 77.31% 1.29
0 (PK) 22.69% 4.41 21.42% 4.67 55.89% 1.79
+0.5 44.11% 2.27 — 55.89% 1.79
+1.0 44.11% 2.27 22.6% 4.43 33.29% 3.0
+1.5 66.71% 1.5 — 33.29% 3.0
+2.0 66.71% 1.5 16.94% 5.9 16.35% 6.12

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.