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
32.8%
Faire Quote 3.05
Unentschieden
22.63%
Faire Quote 4.42
Gast Sieg
44.57%
Faire Quote 2.24
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 2
Wahrscheinlichkeit 8.27% Faire Quote 12.1

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 3.05 —
Unentschieden 4.42 —
Gast Sieg 2.24 —
Value-Chancen finden

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 1-2 8.27% 12.1
2 1-1 8.18% 12.22
3 2-2 7.19% 13.91
4 2-1 7.12% 14.04
5 1-3 5.57% 17.97
6 2-3 4.84% 20.65
7 0-2 4.75% 21.05
8 0-1 4.7% 21.26
9 3-2 4.17% 23.98
10 3-1 4.13% 24.22
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.33%
42.95
4.7%
21.26
4.75%
21.05
3.2%
31.26
1.62%
61.91
0.65%
153.23
1
4.05%
24.68
8.18%
12.22
8.27%
12.1
5.57%
17.97
2.81%
35.58
1.14%
88.07
2
3.52%
28.37
7.12%
14.04
7.19%
13.91
4.84%
20.65
2.45%
40.9
0.99%
101.22
3
2.04%
48.92
4.13%
24.22
4.17%
23.98
2.81%
35.61
1.42%
70.51
0.57%
174.52
4
0.89%
112.45
1.8%
55.67
1.81%
55.12
1.22%
81.86
0.62%
162.1
0.25%
401.28
5
0.31%
323.1
0.63%
159.97
0.63%
158.38
0.43%
235.24
0.21%
465.77
0.09%
1153.4
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.6% · Fair: 38.42
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 82.45% 17.55%
1.5 51.91% 48.09%
2.5 25.34% 74.66%
3.5 9.93% 90.07%
4.5 3.22% 96.78%
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 2.33% 42.95
1 8.75% 11.42
2 16.46% 6.08
3 20.63% 4.85
4 19.39% 5.16
5+ 32.44% 3.08
Mehr (Über) 2.5 72.46% Weniger (Unter) 2.5 27.54%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 32.80%
Unentschieden 22.63%
Gast Sieg 44.57%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 72.46%
Weniger (Unter) 2.5 27.54%
Beide treffen (BTTS)
Ja 71.51%
Nein 28.49%
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 7.08% 14.13 9.96% 10.04 82.96% 1.21
-1.5 17.04% 5.87 — 82.96% 1.21
-1.0 17.04% 5.87 16.81% 5.95 66.15% 1.51
-0.5 33.85% 2.95 — 66.15% 1.51
0 (PK) 33.85% 2.95 21.22% 4.71 44.93% 2.23
+0.5 55.07% 1.82 — 44.93% 2.23
+1.0 55.07% 1.82 19.51% 5.13 25.42% 3.93
+1.5 74.58% 1.34 — 25.42% 3.93
+2.0 74.58% 1.34 13.43% 7.45 11.99% 8.34

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.