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
24.98%
Faire Quote 4.0
Unentschieden
18.3%
Faire Quote 5.46
Gast Sieg
56.72%
Faire Quote 1.76
Wahrscheinlichstes Ergebnis
2 - 2
Wahrscheinlichkeit 6.19% Faire Quote 16.17

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 4.0 —
Unentschieden 5.46 —
Gast Sieg 1.76 —
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
# Exakter Spielstand Wahrsch. Quote
1 2-2 6.19% 16.17
2 1-2 6.15% 16.25
3 2-3 6.06% 16.5
4 1-3 6.03% 16.58
5 2-4 4.46% 22.44
6 1-4 4.43% 22.56
7 2-1 4.21% 23.76
8 1-1 4.19% 23.88
9 3-2 4.14% 24.13
10 3-3 4.06% 24.62
ERGEBNISMATRIX Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
0 1 2 3 4 5
0
0.71%
141.14
2.08%
48.01
3.06%
32.66
3.0%
33.32
2.21%
45.34
1.3%
77.11
1
1.42%
70.22
4.19%
23.88
6.15%
16.25
6.03%
16.58
4.43%
22.56
2.61%
38.36
2
1.43%
69.87
4.21%
23.76
6.19%
16.17
6.06%
16.5
4.46%
22.44
2.62%
38.17
3
0.96%
104.29
2.82%
35.47
4.14%
24.13
4.06%
24.62
2.99%
33.5
1.76%
56.97
4
0.48%
207.51
1.42%
70.59
2.08%
48.02
2.04%
49.0
1.5%
66.67
0.88%
113.38
5
0.19%
516.26
0.57%
175.59
0.84%
119.45
0.82%
121.89
0.6%
165.84
0.35%
282.01
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite) 9.34% · Fair: 10.71
TEAM-GESAMTTORE
Heim
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 86.6% 13.4%
1.5 59.67% 40.33%
2.5 32.6% 67.4%
3.5 14.47% 85.53%
4.5 5.36% 94.64%
Gast
Mehr (Über) Weniger (Unter)
0.5 94.69% 5.29%
1.5 79.15% 20.83%
2.5 56.3% 43.68%
3.5 33.91% 66.07%
4.5 17.45% 82.52%
GESAMTTORE IM SPIEL
Tore Wahrsch. Quote
0 0.71% 141.14
1 3.51% 28.51
2 8.68% 11.52
3 14.32% 6.98
4 17.72% 5.64
5+ 55.06% 1.82
Mehr (Über) 2.5 87.08% Weniger (Unter) 2.5 12.89%
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg 24.98%
Unentschieden 18.30%
Gast Sieg 56.72%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5 87.08%
Weniger (Unter) 2.5 12.89%
Beide treffen (BTTS)
Ja 82.0%
Nein 18.0%
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 5.66% 17.66 7.39% 13.53 86.92% 1.15
-1.5 13.06% 7.66 — 86.92% 1.15
-1.0 13.06% 7.66 12.55% 7.97 74.36% 1.34
-0.5 25.61% 3.9 — 74.36% 1.34
0 (PK) 25.61% 3.9 17.06% 5.86 57.31% 1.75
+0.5 42.67% 2.34 — 57.31% 1.75
+1.0 42.67% 2.34 18.36% 5.45 38.94% 2.57
+1.5 61.03% 1.64 — 38.94% 2.57
+2.0 61.03% 1.64 15.82% 6.32 23.13% 4.32

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.