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2026

Mls / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Americano (MLS) (Mls) · 2026 · 900 registros np 11.2% sot 30.7% pk 83.1% ast 71.2%

Gols méd. 1

xG ⚡ méd. 1,47

xA ⚡ méd. 0,64

xG+xA ⚡ méd. 2,11

xG/90 ⚡ méd. 0,15

xG/Fin ⚡ méd. 0,080

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 1,46

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 900

Mls · 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
775	Sergi Solans	es ESP	FW	Real Salt Lake	23	2.003	11	3	14	9,14	2,09	11,23	0,45	0,10	0,55	9,14	0,45	0,158	0,352	9,14	1,86	1,20	0,91	1,44	11	0,54	0,15	0,69	7
74	Simon Becher	us USA	FW	St. Louis City	27	1.999	9	4	13	9,14	2,60	11,74	0,41	0,12	0,53	9,14	0,41	0,138	0,352	9,14	-0,14	0,98	1,40	1,54	9	0,41	0,18	0,59	15
560	Louis Munteanu	ro ROU	FW	D.C. United	24	2.002	6	2	8	8,92	1,51	10,43	0,55	0,09	0,64	8,08	0,50	0,137	0,371	8,92	-2,92	0,67	0,49	1,32	5	0,37	0,12	0,49	6
899	Philip Zinckernagel	dk DEN	MF,FW	Chicago Fire	31	1.994	6	8	14	8,77	4,73	13,50	0,36	0,19	0,56	6,28	0,26	0,106	0,294	7,65	-2,77	0,68	3,27	1,69	5	0,25	0,33	0,58	8
558	Thomas Müller	de GER	MF	Vancouver	37	1.989	9	6	15	8,23	3,36	11,59	0,44	0,18	0,62	4,91	0,26	0,201	0,374	8,23	0,77	1,09	2,64	1,79	5	0,48	0,32	0,80	6
180	Cade Cowell	us USA	FW,MF	RB New York	22	2.003	2	6	8	8,08	3,48	11,56	0,42	0,18	0,60	8,08	0,42	0,162	0,352	8,08	-6,08	0,25	2,52	1,72	2	0,10	0,31	0,41	3
836	Dor Turgeman	il ISR	FW	NE Revolution	22	2.003	7	7	14	8,08	4,15	12,23	0,33	0,17	0,50	8,08	0,33	0,130	0,352	8,08	-1,08	0,87	2,85	1,69	7	0,29	0,29	0,57	19
156	Gabriel Chaves	br BRA	MF,FW	LA Galaxy	25	2.001	5	4	9	7,91	2,67	10,58	0,59	0,20	0,79	7,91	0,59	0,134	0,273	7,91	-2,91	0,63	1,33	1,50	5	0,37	0,30	0,67	5
496	Idan Markovich	il ISR	FW	Charlotte	22	2.004	11	3	14	7,86	2,04	9,90	0,35	0,09	0,44	7,03	0,31	0,183	0,352	7,38	3,14	1,40	0,96	1,47	11	0,49	0,13	0,63	7
389	Marcus Ingvartsen	dk DEN	FW	San Diego FC	30	1.996	12	3	15	7,86	2,03	9,89	0,41	0,11	0,52	7,03	0,37	0,131	0,374	7,86	4,14	1,53	0,97	1,47	11	0,63	0,16	0,78	16
415	Dejan Joveljić	rs SRB	FW	Sporting KC	27	1.999	8	1	9	7,73	0,91	8,64	0,40	0,05	0,44	7,73	0,40	0,198	0,352	7,73	0,27	1,03	0,09	1,10	8	0,41	0,05	0,46	9
265	Logan Farrington	us USA	FW	FC Dallas	24	2.001	10	3	13	7,51	1,97	9,48	0,47	0,12	0,60	6,68	0,42	0,167	0,375	7,51	2,49	1,33	1,03	1,52	9	0,63	0,19	0,82	7
841	Myrto Uzuni	al ALB	FW	Austin FC	31	1.995	6	0	6	7,51	0,44	7,95	0,41	0,02	0,43	6,68	0,36	0,160	0,375	7,51	-1,51	0,80	-0,44	0,00	5	0,32	0,00	0,32	4
85	Pep Biel	es ESP	MF,FW	Charlotte	30	1.996	12	8	20	7,39	4,87	12,26	0,27	0,18	0,45	5,73	0,21	0,125	0,321	7,39	4,61	1,62	3,13	1,64	10	0,44	0,29	0,73	4
84	Germán Berterame	mx MEX	FW	Inter Miami	27	1.998	7	6	13	7,38	3,68	11,06	0,34	0,17	0,52	7,38	0,34	0,137	0,352	7,38	-0,38	0,95	2,32	1,63	7	0,33	0,28	0,61	5
19	Miguel Almirón	py PAR	FW,MF	Atlanta Utd	32	1.994	5	4	9	7,16	2,33	9,49	0,36	0,12	0,48	6,33	0,32	0,130	0,352	6,68	-2,16	0,70	1,67	1,72	5	0,25	0,20	0,46	17
852	Kristoffer Velde	no NOR	MF,FW	Portland Timbers	27	1.999	8	6	14	7,11	3,60	10,71	0,28	0,14	0,42	6,28	0,25	0,085	0,273	6,55	0,89	1,13	2,40	1,67	8	0,31	0,23	0,55	10
716	Jorge Ruvalcaba	mx MEX	FW,MF	RB New York	25	2.001	8	1	9	7,03	1,02	8,05	0,35	0,05	0,40	7,03	0,35	0,121	0,352	7,03	0,97	1,14	-0,02	0,98	8	0,39	0,05	0,44	9
614	Joseph Paintsil	gh GHA	FW,MF	LA Galaxy	28	1.998	5	3	8	7,03	1,96	8,99	0,42	0,12	0,53	7,03	0,42	0,180	0,352	7,03	-2,03	0,71	1,04	1,53	5	0,30	0,18	0,47	11
866	Timo Werner	de GER	MF,FW	SJ Earthquakes	30	1.996	6	5	11	6,87	2,81	9,68	0,59	0,24	0,83	3,55	0,30	0,229	0,371	6,31	-0,87	0,87	2,19	1,78	3	0,51	0,43	0,94	3
1	Paxten Aaronson	us USA	MF,FW	Colorado Rapids	23	2.003	7	8	15	6,83	4,49	11,32	0,27	0,17	0,44	6,00	0,23	0,127	0,297	6,83	0,17	1,02	3,51	1,78	6	0,27	0,31	0,58	7
354	Marcel Hartel	de GER	MF,FW	St. Louis City	30	1.996	6	3	9	6,82	2,04	8,86	0,45	0,13	0,58	6,82	0,45	0,114	0,273	6,82	-0,82	0,88	0,96	1,47	6	0,39	0,20	0,59	2
62	Tom Barlow	us USA	FW,MF	FC Cincinnati	31	1.995	8	3	11	6,68	1,86	8,54	0,53	0,15	0,68	6,68	0,53	0,223	0,352	6,68	1,32	1,20	1,14	1,62	8	0,63	0,24	0,87	6
342	Maren Haile-Selassie	ch SUI	MF,FW	Chicago Fire	27	1.999	10	6	16	6,55	3,47	10,02	0,30	0,16	0,45	6,55	0,30	0,124	0,273	6,55	3,45	1,53	2,53	1,73	10	0,45	0,27	0,72	7
378	Jackson Hopkins	us USA	FW,MF	D.C. United	22	2.004	2	1	3	6,33	0,76	7,09	0,32	0,04	0,36	6,33	0,32	0,192	0,352	6,33	-4,33	0,32	0,24	1,32	2	0,10	0,05	0,15	3

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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 Mls:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 11.2%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30.7%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 83.1%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 71.2%

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