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2025-2026
 Champions League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Liga dos Campeões da UEFA (Champions League)  ·  2025-2026  ·  884 registros np 11.3% sot 30.5% pk 74.7% ast 70.4%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,72
xA ⚡ méd. 0,16
xG+xA ⚡ méd. 0,88
xG/90 ⚡ méd. 0,16
xG/Fin ⚡ méd. 0,080
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,71
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 884
Champions League  ·  2025-2026
# 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
815
Nicolo Tresoldi
de GER FW
be Club Brugge
20 2.004 3 1 4 2,82 0,32 3,14 0,46 0,05 0,52 2,82 0,46 0,157 0,353 2,82 0,18 1,06 0,68 3,13 3 0,49 0,16 0,66 1
220
Federico Dimarco
it ITA MF
it Inter
27 1.997 1 0 1 2,76 0,00 2,76 0,35 0,00 0,35 2,76 0,35 0,111 0,276 2,76 -1,76 0,36 0,00 0,00 1 0,13 0,00 0,13 1
867
Kenan Yıldız
tr TUR MF,FW
it Juventus
20 2.005 1 3 4 2,76 0,96 3,72 0,33 0,11 0,44 2,76 0,33 0,111 0,276 2,76 -1,76 0,36 2,04 3,13 1 0,12 0,36 0,47 3
320
Álex Grimaldo
es ESP MF
de Leverkusen
29 1.995 4 3 7 2,68 0,96 3,64 0,22 0,08 0,30 1,93 0,16 0,134 0,276 2,21 1,32 1,49 2,04 3,13 4 0,33 0,25 0,58 1
710
Lazar Samardzic
rs SRB MF
it Atalanta
23 2.002 4 0 4 2,60 0,00 2,60 0,78 0,00 0,79 1,11 0,33 0,200 0,433 2,60 1,40 1,54 0,00 0,00 2 1,21 0,00 1,21 0
164
Rayan Cherki
fr FRA MF,FW
eng Manchester City
21 2.003 3 0 3 2,49 0,00 2,49 0,57 0,00 0,57 2,49 0,57 0,166 0,276 2,49 0,51 1,21 0,00 0,00 3 0,68 0,00 0,68 0
277
Cody Gakpo
nl NED MF
eng Liverpool
26 1.999 2 2 4 2,49 0,64 3,13 0,48 0,12 0,60 2,49 0,48 0,146 0,276 2,49 -0,49 0,80 1,36 3,13 2 0,38 0,38 0,76 3
330
Arda Güler
tr TUR MF
es Real Madrid
20 2.005 2 4 6 2,49 1,28 3,77 0,22 0,11 0,33 2,49 0,22 0,108 0,276 2,49 -0,49 0,80 2,72 3,13 2 0,18 0,35 0,53 0
405
Lennart Karl
de GER MF
de Bayern Munich
17 2.008 4 2 6 2,49 0,64 3,13 0,48 0,12 0,61 2,49 0,48 0,113 0,276 2,49 1,51 1,61 1,36 3,13 4 0,77 0,39 1,16 0
333
Gorka Guruzeta
es ESP FW,MF
es Athletic Club
28 1.996 5 0 5 2,47 0,00 2,47 0,48 0,00 0,48 2,47 0,48 0,164 0,353 2,47 2,53 2,03 0,00 0,00 5 0,96 0,00 0,96 3
813
Ferrán Torres
es ESP FW,MF
es Barcelona
25 2.000 3 1 4 2,47 0,32 2,79 0,61 0,08 0,69 2,47 0,61 0,154 0,353 2,47 0,53 1,22 0,68 3,13 3 0,75 0,25 0,99 3
818
Leandro Trossard
be BEL FW,MF
eng Arsenal
30 1.994 1 4 5 2,47 1,28 3,75 0,35 0,18 0,54 2,47 0,35 0,112 0,353 2,47 -1,47 0,41 2,72 3,13 1 0,14 0,57 0,72 1
860
Estêvão Willian
br BRA MF,FW
eng Chelsea
18 2.007 3 0 3 2,40 0,00 2,40 0,51 0,00 0,51 1,66 0,35 0,150 0,344 2,40 0,60 1,25 0,00 0,00 2 0,63 0,00 0,63 1
258
Enzo Fernández
ar ARG MF
eng Chelsea
24 2.001 3 2 5 2,32 0,64 2,96 0,28 0,08 0,36 0,83 0,10 0,129 0,464 2,32 0,68 1,29 1,36 3,13 1 0,36 0,24 0,60 3
758
Xavi Simons
nl NED MF,FW
eng Tottenham Hotspur
22 2.003 3 1 4 2,32 0,32 2,64 0,36 0,05 0,41 0,83 0,13 0,129 0,464 2,32 0,68 1,29 0,68 3,13 1 0,47 0,16 0,63 0
135
Dan Burn
eng ENG DF
eng Newcastle United
33 1.992 1 2 3 2,25 0,64 2,89 0,21 0,06 0,27 2,25 0,21 0,205 0,282 2,25 -1,25 0,44 1,36 3,13 1 0,09 0,19 0,28 0
610
Nico O’Reilly
eng ENG DF,MF
eng Manchester City
20 2.005 1 2 3 2,25 0,64 2,89 0,30 0,09 0,39 2,25 0,30 0,205 0,282 2,25 -1,25 0,44 1,36 3,13 1 0,13 0,27 0,40 1
157
Geny Catamo
mz MOZ MF
pt Sporting CP
24 2.001 1 2 3 2,21 0,64 2,85 0,26 0,07 0,33 2,21 0,26 0,096 0,276 2,21 -1,21 0,45 1,36 3,13 1 0,12 0,23 0,35 3
251
Håkon Evjen
no NOR MF
no Bodø/Glimt
25 2.000 1 2 3 2,21 0,64 2,85 0,19 0,06 0,25 2,21 0,19 0,158 0,276 2,21 -1,21 0,45 1,36 3,13 1 0,09 0,18 0,26 0
290
Alejandro Garnacho
ar ARG MF,FW
eng Chelsea
21 2.004 1 0 1 2,21 0,00 2,21 0,60 0,00 0,60 2,21 0,60 0,138 0,276 2,21 -1,21 0,45 0,00 0,00 1 0,27 0,00 0,27 3
480
Alexis Mac Allister
ar ARG MF,FW
eng Liverpool
26 1.998 3 1 4 2,21 0,32 2,53 0,23 0,03 0,27 2,21 0,23 0,100 0,276 2,21 0,79 1,36 0,68 3,13 3 0,32 0,11 0,42 0
576
João Neves
pt POR MF
fr Paris Saint-Germain
20 2.004 2 3 5 2,21 0,96 3,17 0,17 0,08 0,25 2,21 0,17 0,130 0,276 2,21 -0,21 0,90 2,04 3,13 2 0,16 0,24 0,39 1
799
Mathys Tel
fr FRA MF,FW
eng Tottenham Hotspur
20 2.005 0 1 1 2,21 0,32 2,53 1,26 0,18 1,44 2,21 1,26 0,276 0,276 2,21 -2,21 0,00 0,68 3,13 0 0,00 0,57 0,57 0
862
Florian Wirtz
de GER MF
eng Liverpool
22 2.003 1 3 4 2,21 0,96 3,17 0,24 0,10 0,34 2,21 0,24 0,105 0,276 2,21 -1,21 0,45 2,04 3,13 1 0,11 0,32 0,43 0
366
Rasmus Højlund
dk DEN FW
it Napoli
22 2.003 3 0 3 2,16 0,00 2,16 0,33 0,00 0,33 1,41 0,21 0,166 0,353 1,76 0,84 1,39 0,00 0,00 3 0,45 0,00 0,45 2

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 Champions League:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.3%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.5%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 74.7%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 70.4%

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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