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
28.85%
公平赔率 3.47
平
27.57%
公平赔率 3.63
客 胜
43.58%
公平赔率 2.29
最可能比分
1 - 1
概率 12.39% 公平赔率 8.07

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 3.47 —
平 3.63 —
客 胜 2.29 —
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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 12.39% 8.07
2 0-1 10.77% 9.29
3 1-2 8.98% 11.14
4 1-0 8.54% 11.71
5 0-2 7.81% 12.81
6 0-0 7.43% 13.46
7 2-1 7.12% 14.04
8 2-2 5.16% 19.37
9 2-0 4.91% 20.36
10 1-3 4.34% 23.04
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
7.43%
13.46
10.77%
9.29
7.81%
12.81
3.77%
26.5
1.37%
73.1
0.4%
252.08
1
8.54%
11.71
12.39%
8.07
8.98%
11.14
4.34%
23.04
1.57%
63.56
0.46%
219.2
2
4.91%
20.36
7.12%
14.04
5.16%
19.37
2.5%
40.07
0.9%
110.55
0.26%
381.24
3
1.88%
53.12
2.73%
36.63
1.98%
50.53
0.96%
104.54
0.35%
288.35
0.1%
994.04
4
0.54%
184.74
0.78%
127.42
0.57%
175.75
0.27%
363.64
0.1%
1003.01
0.03%
3460.21
5
0.12%
803.21
0.18%
554.02
0.13%
763.94
0.06%
1579.78
0.02%
4366.81
0.01%
15151.52
其他比分(任一方 6 球及以上) 0.5% · 公平: 200.08
双方球队进球数
主队
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%
客队
大 小
0.5 76.54% 23.46%
1.5 42.53% 57.47%
2.5 17.87% 82.13%
3.5 5.95% 94.05%
4.5 1.63% 98.37%
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 28.85%
平 27.57%
客 胜 43.58%
大小球 2.5
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
双方进球
是 52.31%
否 47.69%
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 3.76% 26.6 8.28% 12.08 87.96% 1.14
-1.5 12.04% 8.31 — 87.96% 1.14
-1.0 12.04% 8.31 17.94% 5.57 70.02% 1.43
-0.5 29.98% 3.34 — 70.02% 1.43
0 (平手) 29.98% 3.34 26.04% 3.84 43.98% 2.27
+0.5 56.02% 1.79 — 43.98% 2.27
+1.0 56.02% 1.79 22.62% 4.42 21.36% 4.68
+1.5 78.64% 1.27 — 21.36% 4.68
+2.0 78.64% 1.27 13.16% 7.6 8.2% 12.2

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。