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2026-2027
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Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Alemão (Bundesliga)  ·  2026-2027  ·  368 registros np 11.8% sot 34.2% pk 33.3% ast 79.7%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,36
xA ⚡ méd. 0,18
xG+xA ⚡ méd. 0,54
xG/90 ⚡ méd. 0,21
xG/Fin ⚡ méd. 0,070
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,36
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 368
Bundesliga  ·  2026-2027
# Jogador Nac Pos Time Idade Ano Gols Ast G+A xG ⚡ xA ⚡ xG+xA ⚡ xG/90 ⚡ xA/90 ⚡ (xG+xA)/90 ⚡ npxG ⚡ npxG/90 ⚡ xG/Fin ⚡ xG/NoA ⚡ xGOT ⚡ G-xG ⚡ G/xG ⚡ A-xA ⚡ A/xA ⚡ G-PK G/90 A/90 G+A/90 Imp
152
Anton Kade
de GER MF
Augsburg
22 2.004 1 1 2 1,19 0,71 1,90 1,19 0,71 1,90 1,19 1,19 0,198 0,298 1,19 -0,19 0,84 0,29 1,42 1 1,00 1,00 2,00 —
155
Kos Karetsas
gr GRE MF,FW
Dortmund
18 2.007 0 1 1 1,19 0,60 1,79 0,66 0,33 0,99 1,19 0,66 0,149 0,298 1,19 -1,19 0,00 0,40 1,68 0 0,00 0,55 0,55 —
224
Mikey Moore
eng ENG MF
Köln
19 2.007 0 0 0 1,19 0,07 1,26 0,52 0,03 0,54 1,19 0,52 0,149 0,298 1,19 -1,19 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
240
Christopher Nkunku
fr FRA MF,FW
RB Leipzig
28 1.997 1 1 2 1,19 0,59 1,78 0,43 0,21 0,64 1,19 0,43 0,149 0,298 1,19 -0,19 0,84 0,41 1,70 1 0,36 0,36 0,72 —
257
Lukas Petkov
bg BUL MF
Elversberg
25 2.000 1 1 2 1,19 0,66 1,85 0,30 0,17 0,47 1,19 0,30 0,170 0,298 1,19 -0,19 0,84 0,34 1,52 1 0,26 0,26 0,51 2
280
Fabian Rieder
ch SUI MF
Augsburg
24 2.002 1 3 4 1,19 1,95 3,14 0,30 0,50 0,80 1,19 0,30 0,198 0,298 1,19 -0,19 0,84 1,05 1,54 1 0,26 0,77 1,02 —
293
Chuky san jose
es ESP MF,FW
Werder Bremen
22 2.004 0 2 2 1,19 1,28 2,47 0,30 0,33 0,63 1,19 0,30 0,170 0,298 1,19 -1,19 0,00 0,72 1,56 0 0,00 0,51 0,51 —
45
Marius Bülter
de GER MF
Köln
33 1.993 0 0 0 0,89 0,04 0,93 0,69 0,03 0,72 0,89 0,69 0,179 0,298 0,89 -0,89 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
50
Cole Campbell
us USA MF
Elversberg
20 2.006 1 0 1 0,89 0,07 0,96 0,31 0,03 0,34 0,89 0,31 0,149 0,298 0,89 0,11 1,12 -0,07 0,00 1 0,35 0,00 0,35 1
85
Maximilian Eggestein
de GER MF
Freiburg
29 1.996 2 0 2 0,89 0,08 0,97 0,22 0,02 0,24 0,89 0,22 0,099 0,298 0,89 1,11 2,24 -0,08 0,00 2 0,50 0,00 0,50 —
86
Yannik Engelhardt
de GER MF
Freiburg
25 2.001 2 0 2 0,89 0,07 0,96 0,23 0,02 0,25 0,89 0,23 0,112 0,298 0,89 1,11 2,24 -0,07 0,00 2 0,51 0,00 0,51 —
89
Soufiane El-Faouzi
ma MAR MF
Schalke 04
24 2.002 0 0 0 0,89 0,05 0,94 0,22 0,01 0,23 0,89 0,22 0,179 0,298 0,89 -0,89 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
91
Robin Fellhauer
de GER MF
Augsburg
28 1.998 2 0 2 0,89 0,09 0,98 0,27 0,03 0,29 0,89 0,27 0,149 0,298 0,89 1,11 2,24 -0,09 0,00 2 0,60 0,00 0,60 1
114
Marco Grüll
at AUT MF,FW
Werder Bremen
28 1.998 2 4 6 0,89 2,51 3,40 0,23 0,64 0,86 0,89 0,23 0,089 0,298 0,89 1,11 2,24 1,49 1,59 2 0,51 1,02 1,53 —
157
Lennart Karl
de GER MF
Bayern Munich
18 2.008 1 0 1 0,89 0,04 0,93 0,63 0,03 0,66 0,89 0,63 0,223 0,298 0,89 0,11 1,12 -0,04 0,00 1 0,71 0,00 0,71 —
225
Afonso Moreira
pt POR MF
Leverkusen
21 2.005 0 0 0 0,89 0,08 0,97 0,24 0,02 0,26 0,89 0,24 0,089 0,298 0,89 -0,89 0,00 -0,08 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
241
Felix Nmecha
de GER MF
Dortmund
25 2.000 2 0 2 0,89 0,06 0,95 0,34 0,02 0,36 0,89 0,34 0,149 0,298 0,89 1,11 2,24 -0,06 0,00 2 0,77 0,00 0,77 —
269
Grischa Prömel
de GER MF
Stuttgart
31 1.995 1 0 1 0,89 0,09 0,98 0,23 0,02 0,25 0,89 0,23 0,099 0,298 0,89 0,11 1,12 -0,09 0,00 1 0,25 0,00 0,25 —
291
Ismael Saibari
ma MAR MF,FW
Bayern Munich
25 2.001 1 2 3 0,89 1,18 2,07 0,45 0,60 1,05 0,89 0,45 0,112 0,298 0,89 0,11 1,12 0,82 1,69 1 0,51 1,01 1,52 1
301
Derry Scherhant
de GER MF
Freiburg
23 2.002 1 2 3 0,89 1,15 2,04 0,27 0,35 0,61 0,89 0,27 0,074 0,298 0,89 0,11 1,12 0,85 1,74 1 0,30 0,60 0,90 —
347
Can Uzun
tr TUR MF
Frankfurt
20 2.005 2 0 2 0,89 0,08 0,97 0,25 0,02 0,27 0,89 0,25 0,112 0,298 0,89 1,11 2,24 -0,08 0,00 2 0,56 0,00 0,56 —
348
Josha Vagnoman
de GER MF
Stuttgart
25 2.000 2 1 3 0,89 0,59 1,48 0,23 0,15 0,38 0,89 0,23 0,149 0,298 0,89 1,11 2,24 0,41 1,70 2 0,51 0,26 0,77 1
74
Olivier Deman
be BEL DF
Werder Bremen
26 2.000 0 0 0 0,88 0,04 0,92 0,22 0,01 0,23 0,88 0,22 0,294 0,294 0,88 -0,88 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
285
Tom Rothe
de GER DF
Union Berlin
21 2.004 0 1 1 0,88 0,63 1,51 0,22 0,16 0,38 0,88 0,22 0,176 0,294 0,88 -0,88 0,00 0,37 1,60 0 0,00 0,25 0,25 1
59
Alexis Claude-Maurice
fr FRA FW,MF
Augsburg
28 1.998 1 1 2 0,87 0,68 1,55 0,77 0,60 1,38 0,87 0,77 0,217 0,433 0,87 0,13 1,15 0,32 1,48 1 0,89 0,89 1,78 —

Glossário — Produção Ofensiva

⚡ = métrica computada
v6.1
# Posição no ranking
Jogador Nome do jogador
Nac Nacionalidade
Pos Posição em campo
Time Time
Idade Idade atual
Ano Ano de nascimento
Gols Gols marcados
Ast Assistências
G+A Gols + Assistências
xG ⚡ Expected Goals — gols esperados baseado na qualidade das finalizações (taxa média real da liga)
xA ⚡ Expected Assists (proxy matricial) — combina o volume de assistências do jogador com a qualidade ofensiva do time. Fórmula: (Ast × 0,32) + [(Ast × 1,7) × (npxG/Fin do time)] + [(Fin do jogador/Fin do time) × npxG do time × 0,08]
xG+xA ⚡ xG + xA — envolvimento ofensivo esperado total
xG/90 ⚡ xG por 90 minutos — ritmo de criação de chances qualificadas
xA/90 ⚡ xA por 90 minutos — ritmo de criação esperada de assistências
(xG+xA)/90 ⚡ (xG + xA) por 90 minutos — ritmo de contribuição ofensiva esperada
npxG ⚡ Non-Penalty xG — xG excluindo pênaltis cobrados
npxG/90 ⚡ Non-Penalty xG por 90 minutos
xG/Fin ⚡ xG por finalização total — qualidade média de cada tentativa
xG/NoA ⚡ xGOT / finalizações no alvo — perigo médio por chute no alvo
xGOT ⚡ Expected Goals on Target — xG sobre finalizações no alvo
G-xG ⚡ G − xG: positivo = eficiente acima do esperado
G/xG ⚡ G/xG: razão de aproveitamento. >1 = mais gols que o esperado
A-xA ⚡ A − xA: positivo = mais assists do que o esperado pela qualidade
A/xA ⚡ A/xA: razão de assistências. >1 = converte mais chances em assists
G-PK Gols excluindo pênaltis
G/90 Gols por 90 minutos
A/90 Assistências por 90 minutos
G+A/90 G+A por 90 minutos
Imp Impedimentos
Métricas ⚡ calculadas com as taxas reais da liga Bundesliga:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.8%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 34.2%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 33.3%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 79.7%

xG ajustado por posição (v5.3):
 · Atacantes, meias, defensores e goleiros usam taxas de conversão calculadas separadamente a partir dos próprios dados da liga.
 · Grupos com menos de 30 chutes (ou 15 no alvo) usam a taxa geral da liga como fallback, para evitar ruído estatístico.

xA Proxy (v5.4) — metodologia matricial:
 · xA = (Ast_jog × 0,32) + [(Ast_jog × 1,7) × (npxG/Fin_time)] + [(Fin_jog/Fin_time) × npxG_time × 0,08]
 · Ast_jog — assistências do jogador · Fin_jog — finalizações do jogador
 · npxG_time / Fin_time — npxG e finalizações totais do time (temporada)
 · NOTA: proxy com dados agregados — xA real requer dados shot-a-shot

Notas v4.3:
 · SoTA (FBRef) já exclui pênaltis → xGA = SoTA × tx_sot + PKsof × tx_pk
 · np_sot = SoT − PKconvertidos (PK errados não estão em SoT)
 · xGA/Fin = xGA ÷ (SoTA + PKsof) = perigo médio por tentativa enfrentada
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