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
43.25%
Faire Quote 2.31
Unentschieden
19.39%
Faire Quote 5.16
Gast Sieg
37.35%
Faire Quote 2.68
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 2
Wahrscheinlichkeit 6.42% Faire Quote 15.57

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 2.31 —
Unentschieden 5.16 —
Gast Sieg 2.68 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-2 6.42% 15.57
2 3-2 5.63% 17.77
3 2-3 5.31% 18.84
4 2-1 5.18% 19.31
5 1-2 4.88% 20.48
6 3-3 4.65% 21.49
7 3-1 4.54% 22.03
8 1-3 4.04% 24.78
9 1-1 3.94% 25.4
10 4-2 3.7% 27.02
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
0.6%
165.65
1.5%
66.79
1.86%
53.86
1.53%
65.16
0.95%
105.1
0.47%
211.86
1
1.59%
62.98
3.94%
25.4
4.88%
20.48
4.04%
24.78
2.5%
39.96
1.24%
80.57
2
2.09%
47.9
5.18%
19.31
6.42%
15.57
5.31%
18.84
3.29%
30.39
1.63%
61.27
3
1.83%
54.63
4.54%
22.03
5.63%
17.77
4.65%
21.49
2.88%
34.66
1.43%
69.89
4
1.2%
83.09
2.98%
33.51
3.7%
27.02
3.06%
32.69
1.9%
52.72
0.94%
106.29
5
0.63%
157.98
1.57%
63.7
1.95%
51.37
1.61%
62.14
1.0%
100.23
0.49%
202.06
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 8.97% · Fair: 11.14
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 92.78% 7.21%
1.5 73.83% 26.16%
2.5 48.9% 51.09%
3.5 27.04% 72.95%
4.5 12.68% 87.31%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 91.62% 8.37%
1.5 70.85% 29.14%
2.5 45.1% 54.9%
3.5 23.81% 76.18%
4.5 10.61% 89.38%
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 43.25%
Unentschieden 19.39%
Gast Sieg 37.35%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 88.42%
Weniger (Unter) 2.5 11.57%
Beide treffen (BTTS)
Ja 85.01%
Nein 14.99%
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 14.34% 6.97 12.47% 8.02 73.17% 1.37
-1.5 26.81% 3.73 — 73.17% 1.37
-1.0 26.81% 3.73 16.7% 5.99 56.47% 1.77
-0.5 43.52% 2.3 — 56.47% 1.77
0 (PK) 43.52% 2.3 18.11% 5.52 38.36% 2.61
+0.5 61.62% 1.62 — 38.36% 2.61
+1.0 61.62% 1.62 15.75% 6.35 22.61% 4.42
+1.5 77.37% 1.29 — 22.61% 4.42
+2.0 77.37% 1.29 11.09% 9.02 11.53% 8.68

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.