26 апреля 2021
⏰ Время чтения: 11 минут Нет времени читать

xG статистика в футболе

Получать новые статьи

xG статистика – продвинутый статистический показатель, который захватил футбол. Анализ матча на основании данного показателя является одним из самых прогрессивных. В данном уроке мы дадим краткое описание сути данного подхода, рассмотрим, как его применять и каким должен быть результат. Будет интересно!

xG статистика в футболе

Что такое xG?

Термин xG означает «ожидаемые голы». Проще говоря, это показатель, который вычисляет вероятность того, что удар по воротам приведет к голу. Обращаясь к количеству ударов, сделанных из разных позиций (и их опасности), и информации о том, какие из них привели к голу, модель ожидаемых голов показывает нам, сколько мячей в среднем может забить команда.

Приведем пример. Значение xG, равное 1.00, указывает на гарантированный гол, то есть с вероятностью 100 %, но на практике это невозможно. Шанс забить гол с xG, равным 0.40, говорит нам, что, если бы этот удар был сделан 10 раз, мяч 4 раза попал бы в сетку ворот. Хотя в некоторых случаях вместо ударов по воротам берут другие показатели, именно эта цифра является основной для определения того, насколько сильна команда.

Методика прогнозирования ожидаемых голов

Каждому удару присваивается определенный уровень опасности. Например, чем ближе к воротам удар, тем выше xG, как и следовало ожидать. Между тем, при использовании головы показатель ожидаемых голов более низкий, чем при использовании ноги. Для расчета xG применяются такие показатели:

  • тип ассиста (если игроку выкатили мяч к пустым воротам или вывели 1 на 1 c вратарем, разумеется, ему забить намного легче, чем если бы пришлось выполнять обводку и только потом удар);
  • угол выстрела (чем острее, тем сложнее, тем ниже xG);
  • расстояние до ворот;
  • использовалась ли голова;
  • было ли оказано давление защитников;
  • был ли это стандарт;
  • форма игрока;
  • мастерство вратаря;
  • состояние газона и многое другое.

Эффективные модели xG

Существуют такие основные модели для расчета xG:

  1. Модель Майкла Кэйли. Одна из двух (наряду с tegen11) моделей, список параметров которых можно найти в открытом доступе. Учитывается то, насколько часто конкретный игрок бьет по воротам, место начала атаки, была ли перед ударом обводка, дистанция, пройденная с мячом и много чего еще.
  2. Модель tegen11.
  3. Модель Statsbomb учитывает больше оборонительных действий, чем другие.
  4. Модель Understat. Здесь каждому из моментов тоже присваивается степень опасности от 0 до 1, затем все оценки суммируются. Но критерии опасности немного другие, чем в упомянутых выше трех моделях.

Что может показать xG?

Легче всего будет привести в пример реальный результат. Возьмем матч Вулверхэмптон – Ливерпуль. xG «волков» составляет 1.29. Это означает, что они должны были забить именно такое количество голов. У них было несколько очень опасных моментов, например, удар Фабио Силвы из вратарской площади, показатель ожидаемого гола от которого составляет 0.66. Или взять удар Конора Коади головой примерно в 7 м от ворот, для которого xG составил 0.25 и так далее. Сумма ожидаемых голов от всех этих моментов и составила 1.29. У Ливерпуля же этот показатель равен 1.06. Это означает, что мерсисайдцы нанесли меньше опасных ударов по воротам и их соперник был более близок к победе.

В футбольных матчах при помощи xG статистики можно увидеть, сколько голов должна была забить команда. Сравнение этого показателя с реальным количеством реализованных ударов показывает, насколько успешен коллектив. Здесь все просто – если xG намного больше реального количества забитых мячей, значит у клуба или сборной проблемы с реализацией. Это очень плохо. Если взять индивидуальные цифры игроков, можно будет увидеть, кто из них является «слабым звеном». Кроме того, иногда можно увидеть, что коллектив начинает играть лучше, так как реализация заметно увеличилась по ходу сезона.

Чем больше отрицательная разница между количеством реализованных ударов и xG, тем лучше. К примеру, у Диогу Жота эта разница составляет -0.83. Это означает, что он может реализовать далеко не самый опасный момент и забить гол, как говорится, из ничего.

Кто первым стал использовать xG в профессиональном футболе?

Насчет того, кто был первопроходцем, есть разные версии, в том числе о владельце футбольных клубов Мидтьюлланд и Брентфорд, Мэтью Бэнхеме. Сообщается, что он управлял этими командами именно при помощи xG статистики. На основании коэффициента опасности каждого момента он оценивал то, насколько успешно его коллективы сыграли каждый матч. Поэтому он мог заранее знать, каковы шансы на выигрыш в следующей игре. Но еще раньше, на Чемпионатах мира 1994 и 1998 подобную модель мог использовать Эгил Ольсен, тренер сборной Норвегии. Также известно, что такой тип статистики применял в своей работе Арсен Венгер, Фрэнк Лэмпард и многие другие представители английской Премьер-лиги.

Материалы по теме

Плюсы и минусы xG статистики

Плюсы и минусы xG статистики

Преимущества xG:

  • есть возможность объективно видеть, как команда играет в футбол (например, насколько результативно использует свои моменты, какую имеет скорость атаки и так далее);
  • возможность учесть самые разные факторы;
  • возможность программного расчета, благодаря чему время этого процесса значительно сокращается.

Недостатки xG:

  • на игру команд влияет большое количество факторов, которые меняются в течение сезона: тренеры используют разных игроков, кто-то получает травму;
  • сезон – слишком маленькая дистанция для регрессии к среднему значению, то есть количество ударов по воротам в течение одной кампании слишком маленькое, чтобы оценить силы коллектива или отдельного игрока;
  • при помощи xG вы получаете не наиболее вероятный счет, а лишь числовое отражение основных игровых факторов будущих соперников.

Сайты со статистикой

Вот где вы можете взять данные по xG:

  1. Fivethirtyeight. Здесь даются прогнозы на различные соревнования и оценивается возможность стать чемпионом для команды, которая все еще участвует в этом турнире. На основании вероятностей рассчитывается xG для защиты и нападения. Примечательно, что такие прогнозы даются не только для популярных турниров, но и для тех, которые менее распространены, например, чемпионат Дании, Австрии, Шотландии, низшие английские дивизионы, женские турниры и так далее.
  2. Footystats – xG для отдельных команд, а также таблица, где оценивается каждый результат команды дома и в гостях, поединки с тоталом больше и меньше 0.5.
  3. Understat – один из наиболее популярных ресурсов, который содержит подробную информацию об ожидаемом количестве голов по отдельным матчам и игрокам.
  4. Fbref – xG и турнирные таблицы с результатами.
  5. Xscore – портал содержит статистику (ТОП-5 чемпионатов бесплатно, остальное за деньги) и статьи (школа ставок).
  6. BetweenThePosts – здесь можно найти не только xG статистику, но и карты ударов (из каких позиций и в каком направлении они были нанесены), перемещений, пасов, тепловую карту, статистику арбитров. Это незаменимый инструмент для тех, кто занимается тренерской и аналитической деятельностью!
  7. Caley Grahpics – популярный аккаунт в Twitter, который позволяет увидеть карты xG, подобные тем, что размещаются на BetweenThePosts, основаны на модели Кэйли.
  8. 11tegen11 – другой аккаунт в Twitter с картами модели 11tegen11.
  9. Infogol – xG доступен лишь для небольшого количества команд, в основном это сайт со статистикой и турнирными таблицами.

Почему нужно использовать модель xG

Почему нужно использовать модель xG

Конечно, на основании такой статистики невозможно сделать вывод о том, кто победит в будущей игре. Это лишь одна из составляющих, которые позволяют сделать точный прогноз. И тем не менее, xG дает возможность увидеть, насколько успешна та или иная команда в своих атакующих действиях. Дальше можно сделать несколько выводов. Например, если у условного Саутгемптона есть определенные проблемы с xG, а в будущем туре он сыграет с Манчестер Сити и не будет иметь большого количества моментов, скорее всего «святые» проиграют.

Применение в ставках

Вот как еще можно использовать xG, чтобы делать ставки:

  1. Ставки на отдельный поединок в прематч. Суть в том, что вы определяете, у кого была лучшая реализация в последних поединках с учетом xG, поднималась ли она и на основании этого делайте свой прогноз.
  2. Ставки на отдельный поединок в live. Вы смотрите поединок, худшая команда открывает счет (например, Саутгемптон и Челси). Но вы понимаете, что фаворит может вернуть себе лидерство и, скорее всего, сделает это. Поэтому вы можете поставить на него, причем с более высоким коэффициентом, чем в прематче.
  3. Долгосрочные ставки. Если вы видите, что по ходу сезона коллектив недобирает очков, то есть xG хороший, а забивают мало, можно ожидать, что со временем их результаты значительно улучшится, то есть команда начнет выигрывать.

Как заработать с помощью xG?

Как заработать с помощью xG?

Для xG рекомендуем ставить на популярные чемпионаты, так как на них намного проще найти необходимые данные. Более того, большинство сайтов содержат информацию именно для ТОП-5 лиг Европы и Лиги Чемпионов. Сумма пари зависит от вашего банка, но эксперты не советуют брать больше 3-5 % от имеющегося на данный момент объема средств.

Чтобы испытать стратегию, лучше начать с минимальных сумм или даже с виртуальных денег. Но практика показывает, что xG может позволить неплохо заработать, если использовать этот подход в сочетании с другими аналитическими факторами, описанными в этой статье. Допустим, вам удалось обеспечить проходимость 70 % прогнозов с коэффициентом 1.75. При банке в 10 000 рублей вы получите 10000*1.75*70 %=12 250.

Вывод

  1. xG – это ожидаемые голы, то есть численная оценка вероятности забитого мяча в зависимости от опасности моментов и их количества. Основная сфера применения – футбол.
  2. Для расчета xG учитывается большое количество факторов, которые зависят от модели. Например, это расстояние до ворот, давление защитников, стандарт, форма, тип acсиста и многое другое.
  3. xG всегда основан на показателях, которые позволяет объективно оценить опасность момента, но не дают возможности видеть всю картину. Исходные данные могут постоянно меняться, поэтому данный подход необходимо использовать в сочетании с другими методами анализа.

Материал обновлен: 04.11.2024

Донсков Евгений Федорович
Один из основателей и главный редактор проекта Betteam. Эксперт в сфере ставок. Работаю в сфере беттинга уже более 15 лет. Постоянно посещаю тематические конференции, например Moscow Affiliate Conference или Minsk iGaming Affiliate Conference. В настоящее время активно занимаюсь развитием проекта Betteam, работаю с каперами и аналитиками над улучшением качества прогнозов. Отзывы о Евгений Донсков
telegram linkedin Контакт скопирован в буфер обмена

Общая оценка статьи
8.05/10

Поставь оценку статье
Голосов: 60

Комментарии и отзывы

спортивный прогнозист Alexandriec
Alexandriec comment 17.10.2024 10:25
Но при этом, на данный момент никакой анализ матчей не проходит без статистики XG
спортивный прогнозист kamod
kamod comment 12.10.2024 15:35
Специфический вид статистики конечно, не всё тут логично

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии.

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии.

Подпишись на рассылку Будь в курсе последних событий!
Подпишись на рассылку
18+

Betteam

2006-2024
Сетевое издание «Betteam» (адрес в сети Интернет - https://betteam.pro) (далее - Издание)
Учредитель Издания: Коновалов М.С.
Главный редактор Издания: Донсков Е.Ф.
Телефон: +7 (495) 180-48-43
E-mail: help@betteam.pro
Сетевое издание зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций в порядке, установленном законодательством Российской Федерации, регистрационный номер ЭЛ № ФС 77 - 79983

Материалы сайта предназначены для лиц старше 18 лет (18+)

Любое использование материалов приветствуется при гиперссылке.
Betteam не проводит игр на деньги. Информация носит ознакомительный характер.

telegram Поддержка Поддержка
Дизайн – Сreative Brands
Подписаться