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2026-2027
 Champions League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Liga dos Campeões da UEFA (Champions League)  ·  2026-2027  ·  564 registros np 12.1% sot 34.2% pk 100% ast 72.7%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,12
xA ⚡ méd. 0,03
xG+xA ⚡ méd. 0,14
xG/90 ⚡ méd. 0,20
xG/Fin ⚡ méd. 0,060
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,12
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 564
Champions League  ·  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
198
Serhou Guirassy
gn GUI FW
de Dortmund
30 1.996 2 0 2 1,76 0,00 1,76 1,76 0,00 1,76 0,76 0,76 0,294 0,587 1,76 0,24 1,14 0,00 0,00 1 2,00 0,00 2,00 —
509
Nicolo Tresoldi
de GER FW
be Club Brugge
22 2.004 1 0 1 1,76 0,00 1,76 1,76 0,00 1,76 0,76 0,76 0,352 0,587 1,76 -0,76 0,57 0,00 0,00 0 1,00 0,00 1,00 —
205
Erling Haaland
no NOR FW
eng Manchester City
26 2.000 2 0 2 1,52 0,00 1,52 1,52 0,00 1,52 1,52 1,52 0,254 0,381 1,52 0,48 1,31 0,00 0,00 2 2,00 0,00 2,00 —
326
Kylian Mbappé
fr FRA FW
es Real Madrid
27 1.998 1 0 1 1,52 0,00 1,52 1,54 0,00 1,54 1,52 1,54 0,381 0,381 1,52 -0,52 0,66 0,00 0,00 1 1,01 0,00 1,01 1
491
Luis Suárez 1997
co COL FW
pt Sporting CP
28 1.997 1 0 1 1,38 0,00 1,38 1,70 0,00 1,70 0,38 0,47 0,460 0,691 1,38 -0,38 0,72 0,00 0,00 0 1,23 0,00 1,23 —
381
Michael Olise
fr FRA MF
de Bayern Munich
24 2.001 2 1 3 1,17 0,32 1,49 1,17 0,32 1,49 1,17 1,17 0,166 0,291 1,17 0,83 1,72 0,68 3,13 2 2,00 1,00 3,00 —
16
Julián Álvarez
ar ARG FW
es Atlético Madrid
26 2.000 0 1 1 1,14 0,32 1,46 1,14 0,32 1,46 1,14 1,14 0,381 0,381 1,14 -1,14 0,00 0,68 3,13 0 0,00 1,00 1,00 —
120
Ousmane Dembélé
fr FRA FW
fr Paris SG
29 1.997 2 2 4 1,14 0,64 1,78 1,63 0,91 2,54 1,14 1,63 0,114 0,381 1,14 0,86 1,75 1,36 3,13 2 2,86 2,86 5,71 1
121
Ermedin Demirović
ba BIH FW
de Stuttgart
28 1.998 3 0 3 1,14 0,00 1,14 1,69 0,00 1,68 1,14 1,69 0,286 0,381 1,14 1,86 2,62 0,00 0,00 3 4,43 0,00 4,43 —
469
Fábio Silva
pt POR FW
de Dortmund
24 2.002 0 1 1 1,14 0,32 1,46 6,43 1,80 8,21 1,14 6,43 0,381 0,381 1,14 -1,14 0,00 0,68 3,13 0 0,00 5,63 5,63 1
507
Ferran Torres
es ESP FW
fr Paris SG
26 2.000 3 0 3 1,14 0,00 1,14 1,43 0,00 1,42 1,14 1,43 0,191 0,381 1,14 1,86 2,62 0,00 0,00 3 3,75 0,00 3,75 —
49
Marc Bartra
es ESP DF
es Real Betis
35 1.991 2 0 2 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,500 0,500 1,00 1,00 2,00 0,00 0,00 2 2,00 0,00 2,00 —
81
Tajon Buchanan
ca CAN MF
es Villarreal
27 1.999 0 0 0 0,87 0,00 0,87 1,06 0,00 1,06 0,87 1,06 0,291 0,291 0,87 -0,87 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
111
Matheus Cunha
br BRA MF
eng Manchester Utd
27 1.999 1 0 1 0,87 0,00 0,87 0,87 0,00 0,87 0,87 0,87 0,218 0,291 0,87 0,13 1,14 0,00 0,00 1 1,00 0,00 1,00 —
501
Florian Thauvin
fr FRA MF
fr Lens
33 1.993 1 0 1 0,87 0,00 0,87 0,87 0,00 0,87 0,87 0,87 0,109 0,291 0,87 0,13 1,14 0,00 0,00 1 1,00 0,00 1,00 —
238
Nicolas Jackson
sn SEN FW
eng Aston Villa
25 2.001 1 0 1 0,76 0,00 0,76 0,86 0,00 0,86 0,76 0,86 0,254 0,381 0,76 0,24 1,31 0,00 0,00 1 1,13 0,00 1,13 —
252
Harry Kane
eng ENG FW
de Bayern Munich
33 1.993 1 1 2 0,76 0,32 1,08 0,76 0,32 1,08 0,76 0,76 0,127 0,381 0,76 0,24 1,31 0,68 3,13 1 1,00 1,00 2,00 1
410
Matteo Politano
it ITA FW
it Napoli
33 1.993 0 0 0 0,76 0,00 0,76 1,20 0,00 1,20 0,76 1,20 0,381 0,381 0,76 -0,76 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
420
Raphinha
br BRA FW
es Barcelona
29 1.996 2 0 2 0,76 0,00 0,76 0,98 0,00 0,98 0,76 0,98 0,254 0,381 0,76 1,24 2,62 0,00 0,00 2 2,57 0,00 2,57 1
513
Christos Tzolis
gr GRE FW,MF
eng Arsenal
24 2.002 0 1 1 0,76 0,32 1,08 2,74 1,15 3,89 0,76 2,74 0,254 0,381 0,76 -0,76 0,00 0,68 3,13 0 0,00 3,60 3,60 —
551
Lamine Yamal
es ESP FW
es Barcelona
19 2.007 1 2 3 0,76 0,64 1,40 0,76 0,64 1,40 0,76 0,76 0,191 0,381 0,76 0,24 1,31 1,36 3,13 1 1,00 2,00 3,00 1
561
Joshua Zirkzee
nl NED FW
eng Manchester Utd
25 2.001 0 0 0 0,76 0,00 0,76 2,54 0,00 2,53 0,76 2,54 0,254 0,381 0,76 -0,76 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
8
Kerem Aktürkoğlu
tr TUR MF,FW
tr Fenerbahçe
27 1.998 0 0 0 0,58 0,00 0,58 0,74 0,00 0,74 0,58 0,74 0,291 0,291 0,58 -0,58 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
44
Bradley Barcola
fr FRA MF
eng Liverpool
24 2.002 0 0 0 0,58 0,00 0,58 0,89 0,00 0,88 0,58 0,89 0,194 0,291 0,58 -0,58 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
57
Jude Bellingham
eng ENG MF
es Real Madrid
23 2.003 0 0 0 0,58 0,00 0,58 0,58 0,00 0,58 0,58 0,58 0,291 0,291 0,58 -0,58 0,00 0,00 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1

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): 12.1%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 34.2%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 100%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 72.7%

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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