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
28.28%
公平赔率 3.54
平
24.3%
公平赔率 4.12
客 胜
47.42%
公平赔率 2.11
最可能比分
1 - 1
概率 10.24% 公平赔率 9.77

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 3.54 —
平 4.12 —
客 胜 2.11 —
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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 10.24% 9.77
2 1-2 9.32% 10.73
3 0-1 7.42% 13.48
4 2-1 7.06% 14.16
5 0-2 6.75% 14.81
6 2-2 6.43% 15.56
7 1-3 5.65% 17.69
8 1-0 5.63% 17.78
9 0-3 4.1% 24.42
10 0-0 4.08% 24.53
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
4.08%
24.53
7.42%
13.48
6.75%
14.81
4.1%
24.42
1.86%
53.66
0.68%
147.43
1
5.63%
17.78
10.24%
9.77
9.32%
10.73
5.65%
17.69
2.57%
38.88
0.94%
106.83
2
3.88%
25.76
7.06%
14.16
6.43%
15.56
3.9%
25.64
1.77%
56.36
0.65%
154.82
3
1.79%
56.01
3.25%
30.77
2.96%
33.82
1.79%
55.74
0.82%
122.52
0.3%
336.59
4
0.62%
162.34
1.12%
89.2
1.02%
98.02
0.62%
161.58
0.28%
355.11
0.1%
975.61
5
0.17%
588.24
0.31%
323.21
0.28%
355.11
0.17%
585.48
0.08%
1287.0
0.03%
3533.57
其他比分(任一方 6 球及以上) 1.39% · 公平: 72.16
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 74.84% 25.16%
1.5 40.12% 59.88%
2.5 16.17% 83.83%
3.5 5.15% 94.85%
4.5 1.35% 98.65%
客队
大 小
0.5 83.8% 16.2%
1.5 54.31% 45.69%
2.5 27.47% 72.53%
3.5 11.19% 88.81%
4.5 3.79% 96.21%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 4.08% 24.53
1 13.04% 7.67
2 20.87% 4.79
3 22.26% 4.49
4 17.81% 5.62
5+ 21.94% 4.56
大 2.5 62.01% 小 2.5 37.99%
关键盘口概率
1X2
主 胜 28.28%
平 24.30%
客 胜 47.42%
大小球 2.5
大 2.5 62.01%
小 2.5 37.99%
双方进球
是 62.72%
否 37.28%
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 4.55% 21.96 8.34% 11.99 87.11% 1.15
-1.5 12.89% 7.76 — 87.11% 1.15
-1.0 12.89% 7.76 16.35% 6.12 70.76% 1.41
-0.5 29.24% 3.42 — 70.76% 1.41
0 (平手) 29.24% 3.42 22.85% 4.38 47.91% 2.09
+0.5 52.09% 1.92 — 47.91% 2.09
+1.0 52.09% 1.92 21.56% 4.64 26.34% 3.8
+1.5 73.66% 1.36 — 26.34% 3.8
+2.0 73.66% 1.36 14.51% 6.89 11.84% 8.45

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。