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
31.24%
Faire Quote 3.2
Unentschieden
22.39%
Faire Quote 4.47
Gast Sieg
46.38%
Faire Quote 2.16
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 2
Wahrscheinlichkeit 8.36% Faire Quote 11.96

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 3.2 —
Unentschieden 4.47 —
Gast Sieg 2.16 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-2 8.36% 11.96
2 1-1 8.04% 12.44
3 2-2 7.15% 13.99
4 2-1 6.87% 14.55
5 1-3 5.8% 17.26
6 2-3 4.95% 20.18
7 0-2 4.89% 20.46
8 0-1 4.7% 21.28
9 3-2 4.07% 24.55
10 3-1 3.92% 25.53
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
2.26%
44.26
4.7%
21.28
4.89%
20.46
3.39%
29.51
1.76%
56.74
0.73%
136.41
1
3.86%
25.88
8.04%
12.44
8.36%
11.96
5.8%
17.26
3.01%
33.18
1.25%
79.77
2
3.3%
30.27
6.87%
14.55
7.15%
13.99
4.95%
20.18
2.58%
38.81
1.07%
93.3
3
1.88%
53.1
3.92%
25.53
4.07%
24.55
2.82%
35.41
1.47%
68.09
0.61%
163.69
4
0.8%
124.22
1.67%
59.72
1.74%
57.43
1.21%
82.82
0.63%
159.29
0.26%
382.85
5
0.28%
363.24
0.57%
174.61
0.6%
167.9
0.41%
242.19
0.21%
465.77
0.09%
1119.82
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 2.77% · Fair: 36.14
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 81.91% 18.09%
1.5 50.99% 49.01%
2.5 24.54% 75.46%
3.5 9.47% 90.53%
4.5 3.03% 96.97%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.51% 12.49%
1.5 61.52% 38.48%
2.5 34.5% 65.5%
3.5 15.76% 84.24%
4.5 6.01% 93.98%
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 31.24%
Unentschieden 22.39%
Gast Sieg 46.38%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 72.95%
Weniger (Unter) 2.5 27.05%
Beide treffen (BTTS)
Ja 71.68%
Nein 28.32%
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 6.52% 15.34 9.44% 10.59 84.04% 1.19
-1.5 15.96% 6.27 — 84.04% 1.19
-1.0 15.96% 6.27 16.26% 6.15 67.78% 1.48
-0.5 32.22% 3.1 — 67.78% 1.48
0 (PK) 32.22% 3.1 20.99% 4.76 46.79% 2.14
+0.5 53.21% 1.88 — 46.79% 2.14
+1.0 53.21% 1.88 19.78% 5.06 27.01% 3.7
+1.5 72.99% 1.37 — 27.01% 3.7
+2.0 72.99% 1.37 13.97% 7.16 13.04% 7.67

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.