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2026

Chinese Super League / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Campeonato Chinês (Chinese Super League) 2026 | TheScouter
Creator: TheScouter

Campeonato Chinês (Chinese Super League) · 2026 · 437 registros np 10.8% sot 32.4% pk 85.9% ast 69.5%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,52

xA ⚡ méd. 0,64

xG+xA ⚡ méd. 2,16

xG/90 ⚡ méd. 0,13

xG/Fin ⚡ méd. 0,070

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,51

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 437

Chinese Super League · 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
291	Wellington Silva	br BRA	MF,FW	Rongcheng	33	1.993	9	6	15	7,60	3,51	11,11	0,29	0,13	0,42	6,74	0,26	0,117	0,317	7,60	1,40	1,18	2,49	1,71	8	0,34	0,23	0,57	11
224	Bruno Nazário	br BRA	MF,FW	Henan	31	1.995	9	6	15	7,58	3,45	11,03	0,33	0,15	0,48	5,86	0,26	0,124	0,345	7,58	1,42	1,19	2,55	1,74	7	0,39	0,26	0,65	2
8	Frank Acheampong	gh GHA	MF,FW	Dalian Yingbo	32	1.993	11	4	15	6,72	2,41	9,13	0,28	0,10	0,38	5,86	0,25	0,153	0,320	6,72	4,28	1,64	1,59	1,66	10	0,46	0,17	0,63	42
225	Nelson	ao ANG	MF	Q. West Coast	28	1.998	8	5	13	6,72	2,85	9,57	0,29	0,12	0,42	5,86	0,26	0,112	0,320	6,72	1,28	1,19	2,15	1,75	7	0,35	0,22	0,57	7
74	Malcolm Edjouma	fr FRA	MF	Qingdao Hainiu	30	1.996	6	2	8	6,41	1,41	7,82	0,31	0,07	0,37	4,69	0,22	0,109	0,356	6,41	-0,41	0,94	0,59	1,42	4	0,29	0,10	0,38	—
242	Valeri Qazaishvili	ge GEO	FW,MF	SD Taishan	33	1.993	6	8	14	6,30	4,61	10,91	0,25	0,18	0,44	5,44	0,22	0,088	0,420	6,30	-0,30	0,95	3,39	1,73	5	0,24	0,32	0,56	7
53	George Cîmpanu	ro ROU	MF	Chongqing	26	2.000	5	7	12	5,86	4,06	9,92	0,30	0,21	0,51	5,86	0,30	0,105	0,293	5,86	-0,86	0,85	2,94	1,72	5	0,26	0,36	0,62	3
191	Luismi 2001	gq EQG	MF,FW	Shanghai Shen	25	2.001	7	5	12	5,86	3,02	8,88	0,53	0,27	0,81	5,86	0,53	0,140	0,293	5,86	1,14	1,19	1,98	1,65	7	0,64	0,45	1,09	9
123	Alexandru Ioniță	ro ROU	MF,FW	Yunnan Yukun	31	1.994	5	13	18	5,57	7,17	12,74	0,23	0,29	0,52	5,57	0,23	0,084	0,293	5,57	-0,57	0,90	5,83	1,81	5	0,21	0,53	0,74	—
367	Yaw Yeboah	gh GHA	MF	Qingdao Hainiu	29	1.997	7	3	10	5,57	1,84	7,41	0,27	0,09	0,36	5,57	0,27	0,105	0,293	5,57	1,43	1,26	1,16	1,63	7	0,34	0,15	0,49	8
69	Landry Dimata	be BEL	FW	Chongqing	29	1.997	7	2	9	5,52	1,28	6,80	0,29	0,07	0,35	4,66	0,24	0,190	0,389	5,05	1,48	1,27	0,72	1,57	7	0,36	0,10	0,47	15
170	Takahiro Kunimoto	jp JPN	MF,FW	Liaoning Tieren	29	1.997	6	3	9	5,51	1,71	7,22	0,23	0,07	0,30	2,93	0,12	0,134	0,424	5,51	0,49	1,09	1,29	1,75	3	0,25	0,13	0,38	5
302	Carlos Strandberg	se SWE	FW	Qingdao Hainiu	30	1.996	4	1	5	5,44	0,72	6,16	0,30	0,04	0,34	5,44	0,30	0,176	0,389	5,44	-1,44	0,74	0,28	1,40	4	0,22	0,06	0,28	5
23	Kilian Bevis	gp GLP	MF,FW	Wuhan 3 Towns	28	1.998	7	5	12	5,28	2,80	8,08	0,28	0,15	0,43	5,28	0,28	0,117	0,293	5,28	1,72	1,33	2,20	1,79	7	0,37	0,26	0,63	2
270	Serginho	cn CHN	MF	Beijing Guoan	31	1.995	6	7	13	5,28	4,00	9,28	0,24	0,19	0,43	5,28	0,24	0,115	0,293	5,28	0,72	1,14	3,00	1,75	6	0,28	0,32	0,60	3
7	Baihelamu Abuduwaili	cn CHN	FW,MF	Rongcheng	23	2.003	4	0	4	5,05	0,22	5,27	0,63	0,03	0,65	5,05	0,63	0,187	0,389	5,05	-1,05	0,79	-0,22	0,00	4	0,50	0,00	0,50	10
337	Wu Xi	cn CHN	MF	Shanghai Shen	37	1.989	6	3	9	4,94	2,03	6,97	0,20	0,08	0,28	3,23	0,13	0,103	0,380	4,94	1,06	1,21	0,97	1,48	4	0,24	0,12	0,36	—
230	Deabeas Owusu Sekyere	nl NED	MF,FW	SZ Peng City	26	1.999	2	3	5	4,69	1,93	6,62	0,27	0,11	0,39	4,69	0,27	0,094	0,293	4,69	-2,69	0,43	1,07	1,55	2	0,12	0,17	0,29	4
267	Guilherme Schettine	br BRA	FW	Jinmen Tiger	31	1.995	6	2	8	4,44	1,26	5,70	0,31	0,09	0,39	2,72	0,19	0,135	0,441	3,97	1,56	1,35	0,74	1,58	5	0,41	0,14	0,55	9
320	Mateus Vital	br BRA	MF	Shanghai Port	28	1.998	2	5	7	4,36	2,94	7,30	0,17	0,11	0,28	2,64	0,10	0,099	0,345	3,79	-2,36	0,46	2,06	1,70	1	0,08	0,19	0,27	1
353	Zhang Xizhe	cn CHN	MF	Beijing Guoan	35	1.991	6	2	8	4,34	1,20	5,54	0,34	0,10	0,44	1,76	0,14	0,228	0,482	4,34	1,66	1,38	0,80	1,67	3	0,48	0,16	0,64	2
5	Buniyaming Abudoushalamu	cn CHN	FW,MF	Yunnan Yukun	18	2.008	5	3	8	4,28	1,68	5,96	0,46	0,18	0,64	4,28	0,46	0,238	0,389	4,28	0,72	1,17	1,32	1,79	5	0,54	0,32	0,86	1
228	Prince Obeng Ampem	gh GHA	MF,FW	Shanghai Port	28	1.998	4	2	6	4,10	1,31	5,41	0,24	0,08	0,31	4,10	0,24	0,124	0,293	4,10	-0,10	0,97	0,69	1,52	4	0,23	0,12	0,35	2
334	Xie Wenneng	cn CHN	MF,DF	SD Taishan	25	2.001	4	3	7	4,10	1,75	5,85	0,21	0,09	0,30	4,10	0,21	0,137	0,293	4,10	-0,10	0,97	1,25	1,71	4	0,21	0,16	0,36	13
167	Eden Karzev	il ISR	MF	SZ Peng City	26	2.000	4	1	5	4,08	0,83	4,91	0,20	0,04	0,24	3,23	0,16	0,107	0,340	4,08	-0,08	0,98	0,17	1,21	3	0,20	0,05	0,25	1

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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 Chinese Super League:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.8%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 32.4%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 85.9%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 69.5%

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