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
33.52%
公平赔率 2.98
平
30.15%
公平赔率 3.32
客 胜
36.32%
公平赔率 2.75
最可能比分
1 - 1
概率 13.31% 公平赔率 7.52

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 2.98 —
平 3.32 —
客 胜 2.75 —
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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 13.31% 7.52
2 0-1 11.88% 8.42
3 1-0 11.57% 8.64
4 0-0 10.33% 9.68
5 1-2 7.65% 13.07
6 2-1 7.45% 13.42
7 0-2 6.83% 14.64
8 2-0 6.48% 15.43
9 2-2 4.28% 23.34
10 1-3 2.93% 34.09
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
10.33%
9.68
11.88%
8.42
6.83%
14.64
2.62%
38.19
0.75%
132.82
0.17%
577.37
1
11.57%
8.64
13.31%
7.52
7.65%
13.07
2.93%
34.09
0.84%
118.6
0.19%
515.73
2
6.48%
15.43
7.45%
13.42
4.28%
23.34
1.64%
60.88
0.47%
211.77
0.11%
920.81
3
2.42%
41.34
2.78%
35.95
1.6%
62.52
0.61%
163.08
0.18%
567.21
0.04%
2469.14
4
0.68%
147.65
0.78%
128.37
0.45%
223.26
0.17%
582.41
0.05%
2024.29
0.01%
8771.93
5
0.15%
659.2
0.17%
573.07
0.1%
997.01
0.04%
2597.4
0.01%
9009.01
0.0%
40000.0
其他比分(任一方 6 球及以上) 0.23% · 公平: 440.14
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 67.37% 32.63%
1.5 30.83% 69.17%
2.5 10.36% 89.64%
3.5 2.72% 97.28%
4.5 0.59% 99.41%
客队
大 小
0.5 68.34% 31.66%
1.5 31.92% 68.08%
2.5 10.99% 89.01%
3.5 2.96% 97.04%
4.5 0.65% 99.35%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 10.33% 9.68
1 23.45% 4.26
2 26.62% 3.76
3 20.14% 4.97
4 11.43% 8.75
5+ 8.03% 12.46
大 2.5 39.6% 小 2.5 60.4%
关键盘口概率
1X2
主 胜 33.52%
平 30.15%
客 胜 36.32%
大小球 2.5
大 2.5 39.6%
小 2.5 60.4%
双方进球
是 46.04%
否 53.96%
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 4.41% 22.7 9.75% 10.26 85.84% 1.16
-1.5 14.16% 7.06 — 85.84% 1.16
-1.0 14.16% 7.06 20.81% 4.81 65.04% 1.54
-0.5 34.96% 2.86 — 65.04% 1.54
0 (平手) 34.96% 2.86 28.59% 3.5 36.45% 2.74
+0.5 63.55% 1.57 — 36.45% 2.74
+1.0 63.55% 1.57 21.36% 4.68 15.09% 6.63
+1.5 84.91% 1.18 — 15.09% 6.63
+2.0 84.91% 1.18 10.28% 9.73 4.81% 20.79

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。