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
17.25%
Faire Quote 5.8
Unentschieden
22.19%
Faire Quote 4.51
Gast Sieg
60.56%
Faire Quote 1.65
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 2
Wahrscheinlichkeit 9.95% Faire Quote 10.05

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 5.8 —
Unentschieden 4.51 —
Gast Sieg 1.65 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-2 9.95% 10.05
2 1-2 9.95% 10.05
3 0-1 9.76% 10.25
4 1-1 9.76% 10.25
5 0-3 6.77% 14.77
6 1-3 6.77% 14.77
7 2-2 4.98% 20.09
8 2-1 4.88% 20.5
9 0-0 4.78% 20.91
10 1-0 4.78% 20.91
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
4.78%
20.91
9.76%
10.25
9.95%
10.05
6.77%
14.77
3.45%
28.97
1.41%
71.0
1
4.78%
20.91
9.76%
10.25
9.95%
10.05
6.77%
14.77
3.45%
28.97
1.41%
71.0
2
2.39%
41.81
4.88%
20.5
4.98%
20.09
3.38%
29.55
1.73%
57.94
0.7%
142.01
3
0.8%
125.42
1.63%
61.49
1.66%
60.28
1.13%
88.64
0.58%
173.82
0.23%
426.08
4
0.2%
501.76
0.41%
245.94
0.41%
241.14
0.28%
354.61
0.14%
695.41
0.06%
1703.58
5
0.04%
2506.27
0.08%
1230.01
0.08%
1206.27
0.06%
1773.05
0.03%
3472.22
0.01%
8547.01
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 1.86% · Fair: 53.69
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 63.21% 36.79%
1.5 26.42% 73.58%
2.5 8.03% 91.97%
3.5 1.9% 98.1%
4.5 0.37% 99.63%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.0% 13.0%
1.5 60.47% 39.53%
2.5 33.41% 66.59%
3.5 15.02% 84.98%
4.5 5.63% 94.37%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 4.78% 20.91
1 14.54% 6.88
2 22.10% 4.52
3 22.40% 4.46
4 17.02% 5.87
5+ 19.15% 5.22
Mehr (Über) 2.5 58.57% Weniger (Unter) 2.5 41.43%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 17.25%
Unentschieden 22.19%
Gast Sieg 60.56%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 58.57%
Weniger (Unter) 2.5 41.43%
Beide treffen (BTTS)
Ja 54.99%
Nein 45.01%
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 1.66% 60.29 4.49% 22.25 93.85% 1.07
-1.5 6.15% 16.25 — 93.85% 1.07
-1.0 6.15% 16.25 11.63% 8.6 82.21% 1.22
-0.5 17.79% 5.62 — 82.21% 1.22
0 (PK) 17.79% 5.62 20.8% 4.81 61.41% 1.63
+0.5 38.59% 2.59 — 61.41% 1.63
+1.0 38.59% 2.59 23.73% 4.21 37.67% 2.65
+1.5 62.32% 1.6 — 37.67% 2.65
+2.0 62.32% 1.6 18.7% 5.35 18.97% 5.27

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.