Коэффициент xg в футболе что такое
Ставки на футбол по xG-модели
Что такое xG?
Счет далеко не всегда отражает происходящее на поле. Сколько раз приходилось видеть, что одна из команд наносит 20 ударов по воротам, всю игру осаждает штрафную площадь соперника, но уступает 0:1, пропустив после единственного удара. Так ли плохо сыграла проигравшая команда? И если да, то насколько? А если нет, то насколько сильно ей не везло у чужих ворот?
По xG-модели каждому удару по воротам присваивается коэффициент, сумма этих коэффициентов отражает опасность, которую команда создала у чужих ворот. Сравнение xG игравших команд формирует альтернативный счет матча.
Лучшие xG-модели
xG-карта матча по модели Майкла Кэйли
xG-карта матча по модели 11tegen11
Обсчитывая все матчи лиги подобным образом, после каждого тура можно получать общую таблицу xG-достижений команд. При желании в нее можно добавить массу дополнительных параметров. Самые простые — xG (ожидаемые голы или суммарная созданная опасность у чужих ворот) и xGa (ожидаемые голы соперника или суммарная допущенная опасность у своих ворот). Их разница соответствует предполагаемой разнице забитых и пропущенных мячей.
Альтернативная таблица АПЛ по xP
Чтобы эффективно использовать xG статистику в предматчевом анализе, придется разобраться и в методологии, и в тех параметрах, которые предлагаются в таблицах. Готового рецепта успеха в ставках xG-модель не предлагает, но является отличным подспорьем для поиска завышенных и заниженных коэффициентов в букмекерской линии. Модель постоянно развивается, убираются баги и добавляются новые значимые параметры. Это делает оценку игры команд все более и более точной.
Как применять xG статистику в ставках?
xG-модель не может точно предсказать счет ближайшего матча, но может оценить, насколько команда будет выступать лучше/хуже на дистанции. Проблема в том, что даже целый сезон — недостаточная дистанция для полноценной регрессии к среднему, а наносимые командой в среднем за сезон 600 ударов — малая выборка. К тому же в клубе может поменяться игровая формация, игроки и тренер, что неизбежно окажет влияние на количество и качество ударов. Еще у команд есть свои особенности, например, игра на контратаках и повышенный процент владения мячом.
Если данные анализа игры команды по xG-модели имеют сильное расхождение с реальными результатами команды, стоит поискать особенность игры, которая приводит к таким перегибам.
Рассмотрим два показательных примера.
Долгосрочные ставки по xG модели
Большинство букмекеров предлагает долгосрочные ставки, например, на попадание команд в первую четверку АПЛ по окончании сезона. Допустим, есть команда, которая после 20 туров идет на 7-8-м месте и отстает от четвертого места на 10 очков. Казалось бы, шансы добиться цели невелики, но таблица по xG показывает недобор порядка 15 очков, а значит, команде катастрофически не везет.
Основными причинами расхождения реальных результатов и данных по xG обычно являются завышенная реализация оппонентов или заниженная собственная реализация. На дистанции эти параметры стремятся к средним значениям, и до конца сезона есть смысл ожидать всплеска по результатам при том же качестве игры.
Оценка вероятности вылета команд в Чемпионшип после 24-го тура АПЛ по xG-модели 11tegen11
Cтавки по xG на отдельный матч
1) Ставки на исходы по xP. Для каждой команды берем реальное количество набранных очков и отнимаем от него xP (ожидаемые голы). Если у одной команды недобор (xP больше реально набранного количества очков), а у другой перебор (xP меньше реально набранного количества очков), причем вторая по букмекерским коэффициентам является фаворитом, стоит задуматься о ставке на команду с недобором.
2) Ставки на тоталы по xG и xGa. Находим команды с солидными переборами или недоборами по xG и xGa (ожидаемые пропущенные голы), смотрим на те же параметры соперников, выделяем матчи с наибольшими расхождениями и рабочими коэффициентами. Например, команда, которая забивает значительно меньше, чем показывает xG, играет с командой, которая пропускает гораздо меньше, чем показывает xGa — есть смысл ставить на индивидуальный тотал больше первой команды.
3) Кто первый забьет по xG при равном счете. В развернутых таблицах есть параметр, показывающий xG команд при равном счете. Некоторые команды отлично играют при ничьей на табло, но начинают нервничать и допускать ошибки, как только соперник выходит вперед, или окапываются у своей штрафной, как только сами забивают. По этому параметру можно вычислять команды, которые с большей вероятностью откроют счет в матче.
Важно понимать, что xG — не всеобъемлющий параметр, объясняющий все процессы, происходящие в командах. При предматчевом анализе нельзя забывать о кадровых потерях и текущей форме, которые в краткосрочной перспективе оказывают большее влияние на результат.
xG — отличный инструмент для выявления трендов и поиска недооцененных/переоцененных команд, но он не может использоваться в отрыве от привычных способов оценки команд. Это просто дополнительный козырь в битве с огромным штатом аналитиков букмекерской конторы.
Что такое xG-показатель при анализе футбольных матчей
Содержание
Деятельность капперов, совершающих ставки на футбольные матчи, в некоторых плоскостях пересекается с экспертной, поскольку профессионалы не играют «на удачу», а проводят анализ соперников, рассчитывают вероятность исходов и т.д., понимая под игрой на ставках не столько развлечение, сколько постоянную работу.
Следовательно, как игроки на ставках, так и футбольные эксперты, а нередко и функционеры используют одинаковые аналитические показатели с целью прогнозирования необходимых исходов. К числу таковых показателей относится xG, под которым понимают ожидаемые голы.
Что такое xG?
Показатель xG применяется для отображения реальной ситуации на поле, поскольку нередко зафиксированный на табло счет выглядит роковой случайностью, не отражая сути игры.
Расшифровка данного индекса – это как раз eXpected Goals или «ожидаемые голы». К примеру, «Барселона» играет против «Сельты». Команды находятся в разных «весовых категориях», но по истечении матча на табло горит счет 2:2. Каталонцы нанесли по воротам соперника 19 ударов и владели мячом 68% игрового времени, а «Сельта» ответила 5 ударами, но в итоге фиксируется ничья. Значит ли это, что соперники находятся в равных игровых кондициях?
Футбол – динамичный вид спорта, а потому значение имеет не только форма игроков, но также их индивидуальные ошибки, а еще рикошеты, отскоки, ошибки арбитров и другие факторы, косвенно влияющие на итоговый счет.
xG определяет ожидаемые голы в конкретном матче, причем в расчет берутся многочисленные показатели, что делает анализ более точным. На показатели xG опираются футбольные эксперты, мировые медиа, и даже футбольные менеджеры, причем построение тактики на основе xG моделей практикуют в топовых европейских клубах, включая дортмундскую «Боруссию», леверкузенский «Байер», а из известных функционеров больше всего xG показателям доверяет экс-наставник лондонского «Арсенала» Арсен Венгер.
xG показатели рассчитываются и для конкретных игроков, оценивая их вероятность забить гол. Например, Мохаммед Салах обыграл вратаря, и бьет по воротам из пределов штрафной, но в рамке ворот присутствует защитник. xG статистика оценит его шансы в 0.80, и это значит, что в 8 из 10 подобных моментов египтянин поразит цель.
Как считать xG?
Сервисы, рассчитывающие статистику «ожидаемых голов», принимают во внимание множество факторов, которые делятся на ключевые и второстепенные.
Ключевыми факторами называют расстояние до ворот, угол нанесения удара, а также позицию вратаря и количество защитников перед бьющим игроком. Эти аспекты наиболее важны на завершающей стадии момента, однако второстепенные факторы способны подкорректировать данную статистику, также оказывая влияние на конкретный момент.
Из второстепенных факторов аналитики выделяют следующие:
В расширенных статистиках ведут учет еще и таких аспектов:
На сегодняшний день существует два основных варианта расчета xG показателя. В первом случае необходимо набрать штат экспертов и разработать программное обеспечение, способное вычислить нужные показатели. Второй вариант – покупка индексов на специализированных сайтах, которые ведут подсчет статистики в режиме live.
Сервисы могут публиковать xG показатели на основе разных данных. Некоторые сайты используют только тепловые карты и точки удара, на других ресурсах можно найти максимально подробную статистику. Чем больше факторов учтено, тем выше вероятность соответствия xG коэффициента реальной ситуации.
Стоит упомянуть и третий способ сбора данных для вычисления xG показателя – использование инновационной радиочастотной идентификации тактики, однако данная система используется в топовых лигах, а данные доступны только клубам, на чьих стадионах проходит игра. В открытом доступе показатели не публикуются.
Эффективные xG-модели
Все модели xG делятся на те, которые находятся в свободном доступе и платные данные. Если говорить о моделях, представленных в свободном доступе, капперы могут использовать xG показатели, публикуемые Майклом Кэйли или сервисом 11tegen11. В обоих случаях анализируются данные, полученные с сервиса Opta – одной из наиболее известных компаний по сбору и анализу статистических данных.
Коэффициент ожидаемых голов полезен для капперов, поскольку, основываясь на авторитетных моделях, проще делать собственные прогнозы.
Как использовать xG в ставках на спорт?
Капперы могут опираться на показатели xG, чтобы вычислить вероятность победы конкретной команды, суммарное или индивидуальное количество голов и т.д. Но для начала необходимо разобраться в разновидностях показателей «ожидаемых голов».
Некоторые сервисы представляют сводную таблицу конкретного чемпионата, рассчитывая средние показатели xG для каждой команды. В данной таблице могут быть следующие показатели:
Обратите внимание, что ожидаемое количество забитых и пропущенных мячей можно вычислить на разных отрезках игры, поэтому xG и xGА показатели применяются капперами в live ставках.
Игроки на ставках применяют данный статистический метод, чтобы рассчитать тоталы, форы, победу или поражение команды. А еще капперы ищут переоцененные коэффициенты в футболе, опираясь на xG показатели.
К примеру, если у соперника «Ливерпуля» рассчитан xG показатель 0.11, то это значит, что из 100 опасных моментов у ворот Алиссона только 11 будет забито. Следовательно, каппер может поставить на фору «мерсисайдцев» или на то, что оппонент не забьет. Можно поставить, что в матче забьет конкретный игрок, если его xG превышает 0.70.
Почему xG не всегда бывает прав?
Капперы должны понимать, что xG – это статистика, основанная на определенных показателях, и считать ее за «прописную истину» не нужно. Таким методом рассчитывается, насколько хорошо конкретный игрок или команда в целом играют на дистанции (национальное первенство, еврокубки и т.д.).
Погрешности возможны, поскольку среднее количество ударов, нанесенных командой за один сезон – это 500-600 моментов, и этого недостаточно, чтобы сделать максимально точные расчеты. Погрешности все еще велики.
Более того, xG не учитывает выбранную тактику на игру – команда может уйти в глухую оборону, как это было в ответном матче «Барселоны» против «Ливерпуля». Статистика не учитывает удары, не совершенные футболистом – например, игрок попросту не попал по мячу, его сбили, он отдал передачу и т.д.
С одной стороны, xG отражает соотношение сил соперников, но с другой стороны – возможны погрешности в показателях, и этот аспект должен считаться в процессе прогнозирования исходов.
Вопросы и ответы
🥇 Как xG статистика помогает при анализе?
📌 xG (англ. expected goals) – это ожидаемые голы, то есть численная оценка вероятности забитого мяча в зависимости от опасности моментов и их количества. Именно xG статистика помогает точнее оценить игру соперников.
🥇 Как использовать xG статистику в ставках на спорт?
📌 По сути, даже не смотрев матч, можно узнать, сколько каждая команда создала реальных голевых моментов. С накоплением данных, xG становится более ценным показателем. Имея статистику по xG, игрок может предположить количество моментов, которое команда создаст в предстоящем матче.
🥇 Какие показатели включает в себя xG статистика?
📌 Для расчета xG во внимание берутся следующие показатели: тип ассиста; 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.
Что такое xG статистика?
Сравнивая реальные голы и ожидаемые мы можем сделать вывод о том, насколько благоприятным, объективным и заслуженным для команды был исход матча. Например, в финальном поединке Лиги Чемпионов 2019 года между Ливерпулем и Тоттенхэмом мерсисайдцы имели xG в 1.3, в то время как Тоттенхэм закончил с 1.2. Можно сказать, что ничья 1:1 была бы справедливым результатом, а Ливерпулю повезло добиться комфортной победы 2:0.
Как расчитываются xG?
Процесс подсчета xG был разработан британской компанией Opta. Они проанализировали сотни тысяч ударов чтобы узнать вероятность реализации момента в любой ситуации на поле, учитывая позицию атакующих игроков, защитников, вратаря, а также высоту и направление удара.
Простыми словами, удары с близкой дистанции перед воротами дают наивысшую вероятность гола. Лучшим примером является пенальти, который в среднем забивается в 76% случаев. Это означает, что если у команды за весь матч из атакующих действий был только один пенальти, их xG к концу игры будет равен 0.76.
Удары из-за пределов штрафной имеют намного меньшую вероятность конвертации в гол. Их xG колеблется в пределах 0.01-0.03. Продолжая предыдущий пример, команда с одним пенальти должна на дистанции побеждать команду даже с 20 дальними ударами (0.76:0.4, приблизительно 1:0). Таким образом, xG статистика может давать ложное представление о ходе и характере игры.
Как применять xG в прогнозах?
Главным преимуществом xG является намного более низкий показатель девиации в результатах. Команды, как правило, довольно стабильны в xG (как для забитых, так и для пропущенных голов) даже при абсолютно разном количестве нанесенных ударов. Это делает xG полезным для предсказания возможных результатов.
Недостатки xG статистики
xG далеко не всегда идеальны для прогноза. Как видно из примера с финалом Лиги Чемпионов, реальный результат может быть очень далек от ожидаемого. Однако, на длинной дистанции с большим количеством игр, количество голов, забитых командой, всегда приближается к xG.
Чаще всего, превышение командой xG на большую величину краткосрочно и говорит либо о везении, либо об особом настрое на матчи и игре за пределами своих обычных возможностей. Примером может быть временный всплеск формы МЮ сразу после назначения главным тренером Оле-Гуннара Сульшера.
Наш сервис, в алгоритмах определения прогноза, производит расчеты таким образом, что обычные голы и xG влияют на систему в равных пропоцриях. Такой подход устраняет большинство недостатков xG статистики, и на длинной дистанции увелчивает ROI прогнозов в среднем на 2-3%, по сравнению с прогнозами которые основывались только на голах, либо только на xG.
Что же такое xG модель? И как её можно применять в ставках на футбол?
Всем привет друзья, по традиции, после выпуска видео, мы выпускаем текстовый формат информации, которую вы могли узнать из видео. Это будет полезно будет тем, кто лучше обучается в текстовом. В последних двух выпусках мы затронули очень важную тему, без которой прогнозирование по футболу в 2018 году просто невозможно. Речь пойдет о моделе xG.
В самом начале статьи хотелось бы напомнить вам, что для обучения заработку ставками лучше всего пользоваться сайтом https://xscore.win Так же данный сайт является мировым лидером в области xG статистики.
Что же такое xG модель? xG («expected goals») – это модель ожидаемых голов. В основе её лежит показатель ударов по воротам, на основе которого мы можем оценить сколько реально голов должна была забить команда, если учесть все удары которые она нанесла. Это очень похоже на EV показатель в покере, так что тем кто играет в покер профессионально это все должно быть очень знакомо.
xG работает следующим образом, каждому удару в матче присваивается коэффициент опасности. Коэффициент опасности это по сути ВЕРОЯТНОСТЬ ЗАБИТЬ ГОЛ.
В совокупности эта система нам показывает, что непосредственно сами голы – очень ненадежный показатель команды в конкретном матче. Она помогает выявить недооцененные команды, которым сейчас не везет и напротив команды, которым очень сильно везет. Из-за чего слабая часть пула игроков которая не учитывает данный показатель, будет их недооценивать или напротив переоценивать.
К примеру, если команда за 10 матчей набрала 18.4 ожидаемых голов по xG, а её фактический результат составляет всего 8 голов за 10 туров, то это говорит о том, что данной команде очень сильно не везет в атаке и стоит рассмотреть ставки на нее в дальнейшем, особенно против команд, которым наоборот везет. Или же рассмотреть ставки на тотал больше этой команды, который так же будет недооценен, ведь данная команда забила намного меньше голов, чем должна была. Так как базовая статистика которую мы привыкли видеть, никак не отображает показатель везения. Если вы в базовой статистике увидите команду с 8 голами за 10 туров, то решите, что это слабо результативная команда, хотя на самом деле проблема команды заключается в том, что на данный момент у команды черная полоса с реализацией моментов.
Футбол спорт с очень низкой результативности и голы как правило не показывают реальную ситуацию на поле. Поэтому чтобы нам лучше ориентироваться в футболе, система xG приходит нам на помощь помогая оценить качество игры команд лучше, чем это делают голы или турнирная таблица. На основе xG строят ставки в настоящее время все серьёзные бетторы.
Кстати, помимо xG голов, есть еще множество других интересных статистических показателей, работающих по тому же принципу и на которые практически никогда не обращают внимание. Например, любой навес с фланга несет в себе %, при котором нападающий ударит с опасной зоны и будет иметь высокую вероятность забить гол. Поэтому если футболист попытался навесить в опасную зону, а его навес блокировали, то этот навес все равно включал в себя % гола. На сленге футбольных комментаторов это называется «назревает гол», это фактически, когда не видно ни одного удара по воротам, зато регулярно идут навесы или прострелы в опасную зону, которые не проходят по причине блокировки защитниками или неточности навеса.
Но нас интересует тот факт, что никогда такой навес или пас не пойдет ни в одну популярную статистику, которую смогут использовать большинство игроков. Поэтому если вы пользуетесь таким продвинутым методом, то сможете быть далеко впереди пула игроков.
И xG, как я уже сказал ранее, способна выявить недооцененные команды, которые хорошо выступают из матча к матчу и должны выигрывать большинство матчей, но им не везет, и из-за неудачных стечений обстоятельств они регулярно теряют очки и получают незаслуженную критику в свой адрес.
До появления xG все удары в статистике были безликими сухими числами, и это была главная проблема.
Равнялся этому (С 3 минуты, 22 секунды)
Рассмотрим два удара из видео выше.
В первом случае Квальярелла бьет рабочей правой ногой с очень близкого расстояния, практически без помех, вероятность гола в этом моменте должна быть близка к 100%.
Во втором же моменте Д’Алесандро бьет из-за предела штрафной, при этом удару предшествуют события, которые явно не повышают вероятность забить гол. Я имею в виду неудобную для удара позицию с разворота, так же впереди и по бокам от него 4 игрока соперника. Все это в сумме уменьшает вероятность забить гол. Из этой позиции в такой ситуации он забьет не чаще, чем 1 раз из 20-25 ударов. А значит максимальная вероятность забить гол здесь не более 4-5%.
Как вы видите удару Квальяреллы он присвоил 84%, а удару Д’Алессандро 3%.
Давайте теперь рассмотрим какие же факторы влияют на вероятность гола в том или ином моменте?
На самом деле факторов, влияющих на вероятность гола во время удара бесчисленное количество, вплоть до того в каком настроении игрок, куда дует ветер в данный момент или что ел сегодня на завтрак игрок. Все эти факторы безусловно так или иначе влияют на вероятность поразить ворота, но во-первых эти факторы относятся к разряду тех, которые практически невозможно отследить и просчитать, а во-вторых эти факторы очень слабо влияют на вероятности, по сравнению с некоторыми другими, которые непосредственно очень сильно влияют на вероятности и являются ключевыми.
Я выделю три ключевых фактора, которые влияют на вероятность гола:
1. Расстояние до ворот.
2. Угол относительно линии, делящей поле пополам в продольном направлении. Относительно этой линии строится угол от точки удара до точки середины ворот. (см. скрин ниже)
Теперь я пробегусь вкратце по этим 3 факторам и начну с первого, а именно с расстояния до ворот. К примеру, если игрок бьет с 80 метров, то какие бы не были данные у двух остальных факторов, вероятность забить гол будет низкая.
Что касается второго пункта, если игрок бьет с нулевого угла, то его уже не спасет маленькое расстояние до ворот и отсутствие помех в виде защитников. Так как поразить ворота с острого угла очень тяжело.
То же самое справедливо и с блокировкой мяча. Если вплотную на расстоянии 10 сантиметров перед мячом 3 игрока соперника, плюс вратарь на линии, то все остальные факторы уже не важны, так как поразить ворота с такой позиции практически невозможно, т.к. практически все удары будут заблокированы соперником, а значит вероятность гола здесь близка к нулю.
Так что эти 3 фактора являются по сути равномерными, и их вы можете ставить в любой последовательности, так как каждый из них существенно влияет на вероятность поразить ворота.
Есть и другие факторы, такие как скилл игрока, скилл вратаря, какой частью тела бьет игрок, сколько игрок пробежал перед ударом и многое другое, все это безусловно тоже важно, но все эти факторы значительно уступают по важности 3 вышеперечисленным, так как не влияют существенно на вероятность забить гол. Да от этих факторов вероятность реализации изменяется, но не настолько сильно как от основных факторов.
Вот так на основании различных факторов и определяется вероятность гола для каждого удара, то есть вне зависимости от того куда полетел мяч после удара, на трибуны или в сетку ворот на оценку вероятностей это не влияет никоим образом, оценка вероятности происходит в момент удара.
Посчитав вероятности гола во всех ударах команды за матч, мы складываем эти вероятности и получаем альтернативный счет матча по xG. И с помощью этого альтернативного счета по xG мы и можем строить всевозможные модели прогнозирования вероятностей исходов событий. О них мы поговорим в следующих статьях!
Статистика xG: что это и как использовать в ставках на спорт?
В футбольной аналитике используют много статистических параметров. Сами по себе цифры обычно ничего не значат. Их всегда нужно рассматривать в контексте ситуации: как складывался тот или иной матч, какой стиль игры у команды, какая тактическая расстановка. Статистические параметры бывают точными и вероятностными. К первым относится, например, число ударов в створ ворот. О примере статистических параметров второго типа пойдет речь в этой статье: мы объясним, что такое xG-статистика.
Что такое статистика xG?
Термин xG расшифровывается как «expected goals», а переводится как «ожидаемые голы».
Вес каждого удара определяется на основе ряда параметров. Этот вес варьируется в зависимости от лиги. Основные факторы, которые учитывают различные xG-модели:
Суммируя веса каждого созданного момента, мы получаем результат матча, ожидаемый на основании этих моментов. К примеру, счет матча «Спартак» – ЦСКА в 20-м туре РФПЛ 2017/2018 в цифрах xG выглядит так: 2.67 — 0.42. В реальности – 3:0.
Историческая справка
Создателем первой системы xG по праву считается норвежский тренер Эгиль Ольсен. Он известен своей успешной работой со сборной своей страны. При нем Норвегия дважды отбиралась на чемпионат мира (1994, 1998). Ольсен знаменит еще и тем, что одним из первых начал использовать видеоанализ матчей вкупе с анализом статистических параметров.
При подготовке к разбору игр норвежский тренер делил все удары по воротам на три типа: опасные, средней опасности и неопасные. Удары распределялись по группам в зависимости от того, на каком расстоянии от ворот их наносили. Соответственно, чем дальше точка удара, тем вероятность забить меньше.
Философия Ольсена заключалась в том, что его команда должна стремиться к тому, чтобы как можно больше ударов в атаке были «опасными» и чтобы защита допускала как можно меньше «опасных» ударов.
Оверперформ и андерперформ в xG-статистике
В упомянутом ранее матче «Спартака» и ЦСКА реальный счет соответствовал ожидаемому по xG. «Красно-белые» создавали много моментов, которые команда конвертировала в голы. Но так бывает не всегда. Например, матч «Арсенал» – «Манчестер Юнайтед» в 15-м туре АПЛ 2017/2018, который окончился со счетом 1:3. В числах xG счет этого матча должен был выглядеть так: 4.55 — 2.12. Существенная разница.
Значит ли это, что модель xG не может предсказывать матчи и не показывает мастерство команды в создании моментов? Не совсем. Методология xG помогает проанализировать то, насколько хуже или лучше команда выступила относительно моментов, которые она создала и допустила.
Все тот же матч «Арсенала» и «Манчестер Юнайтед» ознаменовался прекрасной игрой стража ворот «красных дьяволов» Давида Де Хеа. Он обновил свой же рекорд сезона 2017/2018 по числу сейвов в матче – 7. «Арсенал» действительно создавал много моментов, но мяч упорно не залетал в ворота. В этой встрече у «Арсенала» был сильный «андерперформ» (от англ. «underperform» – выступление ниже ожиданий). Он составил +3.55 (xG-GF). Это означает, что команда достаточно много создала, но не конвертировала моменты в реальные голы.
В футболе не всегда получается превратить моменты в голы. Иногда это дело случая. Но на дистанции подобные расхождения становятся частью статистических флуктуаций. То есть по недобору голов в одном матче можно предположить, что в последующих команда исправится.
Другая крайность – это «оверперформ» (от англ. «overperform» – выступление выше ожиданий). Он возникает тогда, когда команда забивает больше, чем показывает модель xG. Такое часто бывает. Канонический для пример этого явления – «Спартак» образца сезона 2016/17.
В том сезоне «Спартак» стал триумфатором первенства, но по xG был почти самым крупным «оверперформером». Проще говоря, его победы были неожиданными. Вы помните голы Дениса Глушакова с дальних дистанций, которые приносили победы «красно-белым»? Такие удары имеют низкий вес: с подобных дистанций почти невозможно постоянно забивать и приносить результат. Тем не менее такими ударами были добыты важные победы «Спартака». Подобный ритм сложно поддерживать на дистанции в два и более сезонов.
Сложности xG
Есть несколько моментов, которые пока никак не учитываются xG-моделями. К примеру, ненанесенные удары. Представим ситуацию, что игрок вышел на ударную позицию, но промахнулся по мячу. Такой момент не будет учитываться в xG. Впрочем, на длительной дистанции – в сезон или несколько сезонов – подобное нивелируется.
Несмотря на проблемные элементы xG-системы, которые также включают трактовку автоголов, пенальти, непробитых ударов, на длительной дистанции xG-статистика достаточно близко отражает действительную силу команд. С начала сезона АПЛ 2017/2018 статистику xG стали представлять в эфире BBC наряду с другими статистическими параметрами, по которым оценивается матч, вроде процента владения мячом или точных передач.
Статистика xG и ставки на спорт
xG может быть полезен и в ставках на спорт. Нужно понимать, что это не единственный параметр, который следует использовать для ставок. Нужно всегда исходить из того, почему цифры вышли именно такими. Надо учитывать форму игроков и то, в каком состоянии они подходят к встрече.
Важно помнить и то, что любые статистические параметры склонны к регрессии к среднему, о которой мы еще поговорим. То есть статистический всплеск на дистанции нивелируется падением. Например, нападающему сложно удержать высокую результативность на длительной дистанции, через какое-то время он перестанет забивать больше ожидаемого по xG. Та же логика применима к командам. Удачные серии, когда команда создает меньше, чем в реальности забивает, заканчиваются. И такие серии можно отслеживать и прогнозировать.
Полезные ресурсы об xG:
Материал подготовил: Кирилл Орлов