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
14.32%
Faire Quote 6.99
Unentschieden
19.66%
Faire Quote 5.09
Gast Sieg
66.03%
Faire Quote 1.51
Wahrscheinlichstes Ergebnis
0 - 2
Wahrscheinlichkeit 9.84% Faire Quote 10.16

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 6.99 —
Unentschieden 5.09 —
Gast Sieg 1.51 —
Value-Chancen finden

Vergleichen Sie faire Modellquoten mit Buchmacherpreisen, um +EV-Wetts zu finden.

Value-Wetts ansehen →
Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 0-2 9.84% 10.16
2 1-2 9.74% 10.26
3 0-1 8.52% 11.74
4 1-1 8.44% 11.86
5 0-3 7.58% 13.2
6 1-3 7.5% 13.33
7 2-2 4.82% 20.74
8 0-4 4.38% 22.85
9 1-4 4.33% 23.08
10 2-1 4.18% 23.95
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
3.69%
27.11
8.52%
11.74
9.84%
10.16
7.58%
13.2
4.38%
22.85
2.02%
49.46
1
3.65%
27.39
8.44%
11.86
9.74%
10.26
7.5%
13.33
4.33%
23.08
2.0%
49.96
2
1.81%
55.33
4.18%
23.95
4.82%
20.74
3.71%
26.93
2.14%
46.63
0.99%
100.94
3
0.6%
167.64
1.38%
72.57
1.59%
62.84
1.23%
81.61
0.71%
141.3
0.33%
305.9
4
0.15%
677.51
0.34%
293.26
0.39%
253.87
0.3%
329.71
0.18%
571.1
0.08%
1236.09
5
0.03%
3424.66
0.07%
1481.48
0.08%
1282.05
0.06%
1663.89
0.03%
2881.84
0.02%
6250.0
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 3.1% · Fair: 32.22
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 62.84% 37.16%
1.5 26.06% 73.94%
2.5 7.85% 92.15%
3.5 1.84% 98.16%
4.5 0.35% 99.65%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 90.07% 9.93%
1.5 67.14% 32.86%
2.5 40.66% 59.34%
3.5 20.27% 79.73%
4.5 8.49% 91.51%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 3.69% 27.11
1 12.17% 8.22
2 20.08% 4.98
3 22.09% 4.53
4 18.23% 5.49
5+ 23.74% 4.21
Mehr (Über) 2.5 64.05% Weniger (Unter) 2.5 35.94%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 14.32%
Unentschieden 19.66%
Gast Sieg 66.03%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 64.05%
Weniger (Unter) 2.5 35.94%
Beide treffen (BTTS)
Ja 56.6%
Nein 43.4%
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 1.31% 76.58 3.65% 27.43 95.05% 1.05
-1.5 4.95% 20.2 — 95.05% 1.05
-1.0 4.95% 20.2 9.76% 10.25 85.29% 1.17
-0.5 14.71% 6.8 — 85.29% 1.17
0 (PK) 14.71% 6.8 18.36% 5.45 66.92% 1.49
+0.5 33.07% 3.02 — 66.92% 1.49
+1.0 33.07% 3.02 22.77% 4.39 44.15% 2.26
+1.5 55.84% 1.79 — 44.15% 2.26
+2.0 55.84% 1.79 19.85% 5.04 24.31% 4.11

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.