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
44.61%
Faire Quote 2.24
Unentschieden
19.34%
Faire Quote 5.17
Gast Sieg
36.05%
Faire Quote 2.77
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 2
Wahrscheinlichkeit 6.41% Faire Quote 15.61

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 2.24 —
Unentschieden 5.17 —
Gast Sieg 2.77 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-2 6.41% 15.61
2 3-2 5.7% 17.54
3 2-1 5.25% 19.05
4 2-3 5.21% 19.19
5 1-2 4.8% 20.84
6 3-1 4.67% 21.4
7 3-3 4.64% 21.57
8 1-1 3.93% 25.43
9 1-3 3.9% 25.62
10 4-2 3.81% 26.28
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
0.6%
165.65
1.47%
67.89
1.8%
55.65
1.46%
68.42
0.89%
112.16
0.44%
229.83
1
1.61%
62.04
3.93%
25.43
4.8%
20.84
3.9%
25.62
2.38%
42.01
1.16%
86.08
2
2.15%
46.47
5.25%
19.05
6.41%
15.61
5.21%
19.19
3.18%
31.47
1.55%
64.48
3
1.92%
52.21
4.67%
21.4
5.7%
17.54
4.64%
21.57
2.83%
35.35
1.38%
72.45
4
1.28%
78.22
3.12%
32.06
3.81%
26.28
3.1%
32.31
1.89%
52.97
0.92%
108.53
5
0.68%
146.48
1.67%
60.03
2.03%
49.21
1.65%
60.5
1.01%
99.19
0.49%
203.25
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 9.03% · Fair: 11.08
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 93.06% 6.93%
1.5 74.57% 25.42%
2.5 49.89% 50.1%
3.5 27.92% 72.07%
4.5 13.26% 86.73%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 91.28% 8.72%
1.5 70.01% 29.98%
2.5 44.07% 55.93%
3.5 22.96% 77.03%
4.5 10.09% 89.9%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 0.60% 165.65
1 3.08% 32.42
2 7.88% 12.69
3 13.43% 7.45
4 17.15% 5.83
5+ 57.85% 1.73
Mehr (Über) 2.5 88.42% Weniger (Unter) 2.5 11.57%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 44.61%
Unentschieden 19.34%
Gast Sieg 36.05%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 88.42%
Weniger (Unter) 2.5 11.57%
Beide treffen (BTTS)
Ja 84.95%
Nein 15.05%
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 15.16% 6.6 12.83% 7.8 72.0% 1.39
-1.5 27.99% 3.57 — 72.0% 1.39
-1.0 27.99% 3.57 16.92% 5.91 55.07% 1.82
-0.5 44.91% 2.23 — 55.07% 1.82
0 (PK) 44.91% 2.23 18.06% 5.54 37.02% 2.7
+0.5 62.97% 1.59 — 37.02% 2.7
+1.0 62.97% 1.59 15.46% 6.47 21.55% 4.64
+1.5 78.43% 1.27 — 21.55% 4.64
+2.0 78.43% 1.27 10.71% 9.34 10.84% 9.22

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.