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
33.42%
Faire Quote
2.99
Unentschieden
22.57%
Faire Quote
4.43
Gast Sieg
44.01%
Faire Quote
2.27
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 2
Wahrscheinlichkeit 8.16%
Faire Quote 12.26
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 | 2.99 | — | |
| Unentschieden | 4.43 | — | |
| Gast Sieg | 2.27 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.16% | 12.26 |
| 2 | 1-1 | 8.08% | 12.38 |
| 3 | 2-2 | 7.22% | 13.85 |
| 4 | 2-1 | 7.15% | 13.99 |
| 5 | 1-3 | 5.49% | 18.2 |
| 6 | 2-3 | 4.86% | 20.57 |
| 7 | 0-2 | 4.61% | 21.69 |
| 8 | 0-1 | 4.56% | 21.91 |
| 9 | 3-2 | 4.26% | 23.47 |
| 10 | 3-1 | 4.22% | 23.71 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.56%
21.91
|
4.61%
21.69
|
3.1%
32.22
|
1.57%
63.79
|
0.63%
157.9
|
| 1 |
4.0%
25.0
|
8.08%
12.38
|
8.16%
12.26
|
5.49%
18.2
|
2.77%
36.04
|
1.12%
89.21
|
| 2 |
3.54%
28.25
|
7.15%
13.99
|
7.22%
13.85
|
4.86%
20.57
|
2.46%
40.72
|
0.99%
100.81
|
| 3 |
2.09%
47.89
|
4.22%
23.71
|
4.26%
23.47
|
2.87%
34.86
|
1.45%
69.03
|
0.59%
170.85
|
| 4 |
0.92%
108.21
|
1.87%
53.57
|
1.89%
53.04
|
1.27%
78.78
|
0.64%
155.98
|
0.26%
386.1
|
| 5 |
0.33%
305.72
|
0.66%
151.33
|
0.67%
149.84
|
0.45%
222.52
|
0.23%
440.72
|
0.09%
1090.51
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
2.67%
·
Fair:
37.4
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.97% | 17.03% |
| 1.5 | 52.82% | 47.18% |
| 2.5 | 26.14% | 73.86% |
| 3.5 | 10.39% | 89.61% |
| 4.5 | 3.43% | 96.57% |
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 | 2.26% | 44.26 |
| 1 | 8.56% | 11.68 |
| 2 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 20.50% | 4.88 |
| 4 | 19.43% | 5.15 |
| 5+ | 33.02% | 3.03 |
|
Mehr (Über) 2.5 72.95%
Weniger (Unter) 2.5 27.05%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
33.42%
Unentschieden
22.57%
Gast Sieg
44.01%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
72.95%
Weniger (Unter) 2.5
27.05%
Beide treffen (BTTS)
Ja
71.96%
Nein
28.04%
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 | 7.38% 13.55 | 10.17% 9.84 | 82.45% 1.21 |
| -1.5 | 17.55% 5.7 | — | 82.45% 1.21 |
| -1.0 | 17.55% 5.7 | 16.94% 5.9 | 65.52% 1.53 |
| -0.5 | 34.48% 2.9 | — | 65.52% 1.53 |
| 0 (PK) | 34.48% 2.9 | 21.17% 4.72 | 44.35% 2.25 |
| +0.5 | 55.65% 1.8 | — | 44.35% 2.25 |
| +1.0 | 55.65% 1.8 | 19.33% 5.17 | 25.02% 4.0 |
| +1.5 | 74.98% 1.33 | — | 25.02% 4.0 |
| +2.0 | 74.98% 1.33 | 13.24% 7.55 | 11.78% 8.49 |
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
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- 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.