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
29.67%
公平赔率 3.37
平
25.22%
公平赔率 3.96
客 胜
45.11%
公平赔率 2.22
最可能比分
1 - 1
概率 10.91% 公平赔率 9.16

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 3.37 —
平 3.96 —
客 胜 2.22 —
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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 10.91% 9.16
2 1-2 9.22% 10.84
3 0-1 8.08% 12.37
4 2-1 7.37% 13.57
5 0-2 6.83% 14.64
6 1-0 6.46% 15.49
7 2-2 6.22% 16.06
8 1-3 5.2% 19.25
9 0-0 4.78% 20.91
10 2-0 4.36% 22.94
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.78%
20.91
8.08%
12.37
6.83%
14.64
3.85%
25.99
1.63%
61.5
0.55%
181.98
1
6.46%
15.49
10.91%
9.16
9.22%
10.84
5.2%
19.25
2.19%
45.56
0.74%
134.79
2
4.36%
22.94
7.37%
13.57
6.22%
16.06
3.51%
28.52
1.48%
67.49
0.5%
199.68
3
1.96%
50.98
3.31%
30.17
2.8%
35.7
1.58%
63.37
0.67%
149.99
0.23%
443.85
4
0.66%
151.06
1.12%
89.38
0.95%
105.78
0.53%
187.76
0.22%
444.44
0.08%
1314.06
5
0.18%
559.6
0.3%
331.02
0.26%
391.7
0.14%
695.41
0.06%
1644.74
0.02%
4878.05
其他比分(任一方 6 球及以上) 1.04% · 公平: 95.75
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 74.08% 25.92%
1.5 39.08% 60.92%
2.5 15.46% 84.54%
3.5 4.82% 95.18%
4.5 1.24% 98.76%
客队
大 小
0.5 81.55% 18.45%
1.5 50.36% 49.64%
2.5 24.01% 75.99%
3.5 9.17% 90.83%
4.5 2.9% 97.1%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 4.78% 20.91
1 14.54% 6.88
2 22.10% 4.52
3 22.40% 4.46
4 17.02% 5.87
5+ 19.15% 5.22
大 2.5 58.57% 小 2.5 41.43%
关键盘口概率
1X2
主 胜 29.67%
平 25.22%
客 胜 45.11%
大小球 2.5
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
双方进球
是 60.41%
否 39.59%
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 4.73% 21.16 8.78% 11.39 86.5% 1.16
-1.5 13.5% 7.41 — 86.5% 1.16
-1.0 13.5% 7.41 17.22% 5.81 69.27% 1.44
-0.5 30.73% 3.25 — 69.27% 1.44
0 (平手) 30.73% 3.25 23.75% 4.21 45.53% 2.2
+0.5 54.47% 1.84 — 45.53% 2.2
+1.0 54.47% 1.84 21.56% 4.64 23.96% 4.17
+1.5 76.04% 1.32 — 23.96% 4.17
+2.0 76.04% 1.32 13.76% 7.27 10.21% 9.8

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。