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
33.2%
Faire Quote 3.01
Unentschieden
22.08%
Faire Quote 4.53
Gast Sieg
44.72%
Faire Quote 2.24
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 2
Wahrscheinlichkeit 7.92% Faire Quote 12.62

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 3.01 —
Unentschieden 4.53 —
Gast Sieg 2.24 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 1-2 7.92% 12.62
2 1-1 7.51% 13.32
3 2-2 7.25% 13.79
4 2-1 6.87% 14.55
5 1-3 5.57% 17.95
6 2-3 5.1% 19.61
7 3-2 4.42% 22.61
8 0-2 4.33% 23.1
9 3-1 4.19% 23.86
10 0-1 4.1% 24.37
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
1.94%
51.42
4.1%
24.37
4.33%
23.1
3.04%
32.84
1.61%
62.26
0.68%
147.54
1
3.56%
28.1
7.51%
13.32
7.92%
12.62
5.57%
17.95
2.94%
34.02
1.24%
80.62
2
3.26%
30.71
6.87%
14.55
7.25%
13.79
5.1%
19.61
2.69%
37.18
1.14%
88.11
3
1.99%
50.34
4.19%
23.86
4.42%
22.61
3.11%
32.15
1.64%
60.95
0.69%
144.45
4
0.91%
110.04
1.92%
52.15
2.02%
49.43
1.42%
70.28
0.75%
133.23
0.32%
315.76
5
0.33%
300.66
0.7%
142.49
0.74%
135.04
0.52%
192.01
0.27%
364.03
0.12%
862.81
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.18% · Fair: 31.45
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 83.96% 16.04%
1.5 54.6% 45.4%
2.5 27.74% 72.26%
3.5 11.36% 88.64%
4.5 3.86% 96.14%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 87.87% 12.12%
1.5 62.29% 37.71%
2.5 35.31% 64.69%
3.5 16.32% 83.67%
4.5 6.31% 93.69%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 1.94% 51.42
1 7.66% 13.05
2 15.10% 6.62
3 19.83% 5.04
4 19.53% 5.12
5+ 35.94% 2.78
Mehr (Über) 2.5 75.3% Weniger (Unter) 2.5 24.7%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 33.20%
Unentschieden 22.08%
Gast Sieg 44.72%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 75.3%
Weniger (Unter) 2.5 24.7%
Beide treffen (BTTS)
Ja 73.78%
Nein 26.22%
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 7.55% 13.24 10.09% 9.92 82.36% 1.21
-1.5 17.64% 5.67 — 82.36% 1.21
-1.0 17.64% 5.67 16.59% 6.03 65.77% 1.52
-0.5 34.23% 2.92 — 65.77% 1.52
0 (PK) 34.23% 2.92 20.69% 4.83 45.08% 2.22
+0.5 54.92% 1.82 — 45.08% 2.22
+1.0 54.92% 1.82 19.13% 5.23 25.95% 3.85
+1.5 74.05% 1.35 — 25.95% 3.85
+2.0 74.05% 1.35 13.41% 7.46 12.54% 7.97

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.