足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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输入预期进球(xG)
高级选项
模型采用足球增强泊松:平局与热门方结果概率略高。
预测快览
主 胜
47.83%
公平赔率 2.09
平
27.01%
公平赔率 3.7
客 胜
25.15%
公平赔率 3.98
最可能比分
1 - 1
概率 12.12% 公平赔率 8.25

赛果概率与赔率(输出)

公平赔率对比
盘口 市场赔率 公平赔率 ? 基于概率由模型计算的公平价格。 优势 ? 庄家赔率与模型公平赔率之差。 正优势表示存在潜在价值投注机会。
主 胜 2.09 —
平 3.7 —
客 胜 3.98 —
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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 1-1 12.12% 8.25
2 1-0 11.44% 8.74
3 2-1 9.34% 10.71
4 2-0 8.81% 11.35
5 0-1 7.87% 12.7
6 0-0 7.43% 13.46
7 1-2 6.43% 15.56
8 2-2 4.95% 20.21
9 3-1 4.79% 20.87
10 3-0 4.52% 22.12
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
7.43%
13.46
7.87%
12.7
4.17%
23.97
1.47%
67.82
0.39%
255.95
0.08%
1207.73
1
11.44%
8.74
12.12%
8.25
6.43%
15.56
2.27%
44.04
0.6%
166.2
0.13%
783.7
2
8.81%
11.35
9.34%
10.71
4.95%
20.21
1.75%
57.2
0.46%
215.84
0.1%
1018.33
3
4.52%
22.12
4.79%
20.87
2.54%
39.37
0.9%
111.42
0.24%
420.52
0.05%
1984.13
4
1.74%
57.45
1.85%
54.2
0.98%
102.26
0.35%
289.44
0.09%
1091.7
0.02%
5154.64
5
0.54%
186.53
0.57%
175.96
0.3%
332.01
0.11%
939.85
0.03%
3546.1
0.01%
16666.67
其他比分(任一方 6 球及以上) 0.58% · 公平: 171.14
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 78.56% 21.44%
1.5 45.55% 54.45%
2.5 20.13% 79.87%
3.5 7.08% 92.92%
4.5 2.05% 97.95%
客队
大 小
0.5 65.35% 34.65%
1.5 28.63% 71.37%
2.5 9.17% 90.83%
3.5 2.29% 97.71%
4.5 0.47% 99.53%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 7.43% 13.46
1 19.31% 5.18
2 25.10% 3.98
3 21.76% 4.60
4 14.14% 7.07
5+ 12.26% 8.16
大 2.5 48.16% 小 2.5 51.84%
关键盘口概率
1X2
主 胜 47.83%
平 27.01%
客 胜 25.15%
大小球 2.5
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
双方进球
是 51.34%
否 48.66%
亚洲让球概率 ? 概率由泊松比分模型计算得出。 走水(Push)仅适用于整数亚盘盘口。 主队让球盘
盘口 主队赢盘 走盘 客队赢盘
-2.0 10.01% 9.99 14.69% 6.81 75.3% 1.33
-1.5 24.7% 4.05 — 75.3% 1.33
-1.0 24.7% 4.05 23.69% 4.22 51.61% 1.94
-0.5 48.39% 2.07 — 51.61% 1.94
0 (平手) 48.39% 2.07 25.5% 3.92 26.12% 3.83
+0.5 73.88% 1.35 — 26.12% 3.83
+1.0 73.88% 1.35 16.31% 6.13 9.81% 10.19
+1.5 90.19% 1.11 — 9.81% 10.19
+2.0 90.19% 1.11 6.96% 14.37 2.85% 35.08

模型如何工作

泊松分布
xG 输入
调整
概率输出

各项概率由泊松质量函数导出的分布得出(统计学常用)。

泊松模型的局限

泊松很常用,但仍有局限:

  • 默认进球事件相互独立
  • 未将红牌或比赛状态变化直接纳入模型
  • 在极低或极高xG的场次中可能偏差更大
了解更多
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如何使用泊松计算器

  1. 输入主队的预期进球 (xG)
  2. 输入客队的预期进球 (xG)
  3. 点击「计算」或修改输入以自动更新
  4. 查看精确比分概率/公平赔率以及各市场分布

适合分析师、彩民与任何用数据看球的读者。

为什么泊松分布适合基于 xG 的预测

用 xG 替代简单历史进球,可更贴近机会质量,而非仅看往绩比分。

其好处包括:

  • 减少门前把握波动带来的“随机性”
  • 让预测与底层过程表现更一致
  • 用统计概率反推更“公平”的理论赔率
  • 对比模型与庄家盘口以寻找价值

因此泊松/类似模型在 AI 足彩预测中很常见。

常见问题

用预期进球 (xG) 估计各比分/赛果等概率,辅助预测与盘口相关的可能性。

对进球/得分建模很常用,与 xG 及场面因素结合时效果更好。

可以:用于估算“公平”概率/赔率,并与庄家盘面对照以寻找价值。

建议用赛前、基于双方实力、近况与对手强度所估计的 xG。

支持。根据您输入的主客场 xG,会构建完整正解得分配阵,可查看每个比分的概率并对照各盘口。同一套模型也供 1X2 与双方进球 (BTTS) 使用。

指两队至少各进一球的概率。本工具中 BTTS 是/否 与得分配阵相同 xG-泊松模型,因此 xG、精确比分和 BTTS 在足球预测中自洽。