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
38.34%
Faire Quote 2.61
Unentschieden
19.42%
Faire Quote 5.15
Gast Sieg
42.24%
Faire Quote 2.37
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 2
Wahrscheinlichkeit 6.43% Faire Quote 15.56

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 2.61 —
Unentschieden 5.15 —
Gast Sieg 2.37 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-2 6.43% 15.56
2 2-3 5.57% 17.95
3 3-2 5.38% 18.59
4 1-2 5.12% 19.52
5 2-1 4.94% 20.22
6 3-3 4.66% 21.46
7 1-3 4.44% 22.53
8 3-1 4.14% 24.17
9 1-1 3.94% 25.38
10 2-4 3.62% 27.62
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
0.6%
165.65
1.57%
63.71
2.04%
49.01
1.77%
56.55
1.15%
86.99
0.6%
167.31
1
1.52%
65.99
3.94%
25.38
5.12%
19.52
4.44%
22.53
2.89%
34.66
1.5%
66.65
2
1.9%
52.58
4.94%
20.22
6.43%
15.56
5.57%
17.95
3.62%
27.62
1.88%
53.11
3
1.59%
62.85
4.14%
24.17
5.38%
18.59
4.66%
21.46
3.03%
33.01
1.58%
63.48
4
1.0%
100.16
2.6%
38.52
3.37%
29.63
2.92%
34.19
1.9%
52.6
0.99%
101.16
5
0.5%
199.52
1.3%
76.74
1.69%
59.03
1.47%
68.11
0.95%
104.79
0.5%
201.53
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 8.95% · Fair: 11.17
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 91.87% 8.13%
1.5 71.47% 28.53%
2.5 45.87% 54.13%
3.5 24.45% 75.54%
4.5 11.01% 88.98%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 92.56% 7.43%
1.5 73.25% 26.74%
2.5 48.15% 51.84%
3.5 26.39% 73.6%
4.5 12.25% 87.74%
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 38.34%
Unentschieden 19.42%
Gast Sieg 42.24%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 88.42%
Weniger (Unter) 2.5 11.57%
Beide treffen (BTTS)
Ja 85.04%
Nein 14.96%
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 12.06% 8.29 11.36% 8.8 76.56% 1.31
-1.5 23.42% 4.27 — 76.56% 1.31
-1.0 23.42% 4.27 15.96% 6.27 60.6% 1.65
-0.5 39.38% 2.54 — 60.6% 1.65
0 (PK) 39.38% 2.54 18.13% 5.52 42.47% 2.35
+0.5 57.51% 1.74 — 42.47% 2.35
+1.0 57.51% 1.74 16.53% 6.05 25.94% 3.85
+1.5 74.04% 1.35 — 25.94% 3.85
+2.0 74.04% 1.35 12.19% 8.2 13.75% 7.27

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.